基于机器学习的车载雷达盲区识别

方霞

摘要：汽车在实际的车辆盲区监测系统应用中，目标识别算法主要依靠卡尔曼算法，此算法需要在静态目标和非危险目标的剔除中依赖工程经验通过设定某项监测指标的固定阈值进行过滤，阈值分割方法忽略了各个指標间的关联关系，依赖某项或者几项指标的车辆目标初选方法缺少准确性和鲁棒性。故本文在深入研究毫米波雷达数据的基础上，结合数据的目标特征和决策树算法改进盲区目标识别的算法，提高目标识别准确性。

关键词：雷达盲区;目标识别;决策树算法