1、“.....并通过支持向量机完成换道意图的分类识别，这不仅满足了驾驶意图识别的实时性要求，同时也确保了较高的识别率。另外，还有研究者以隐马尔科夫模型为基础对变道意图识别进行了研究，其主要是在现有模型的基础上对贝叶斯滤波技术进行了应用，通过该项技术对各种行为的概率进行计算，并与相应的阈值进行对比。其次，在未来发展过程中，对于驾驶意图识别而言，网联数据也将成为其特征参数输入的重要组成部分，现有的驾驶意图识别技术在进行模型构建时，还只是将驾驶员操作行为以及汽车运行工况作为参数进行模型输入，但却没有认识到汽车行驶环境与驾驶意图间的密切关联，而随着汽车领域的深入发展，如果能够在驾驶意图识别模型构建中嵌入网联数据的应用......”。

2、“.....并与相应的阈值进行对比，从而在其中选择概率最高的项作为识别结果，使得识别准确率得到了显著的提升。智能网联汽车中驾驶意图识别技术的应用分析论文原稿。驾驶意图识别技术在智能网联汽车中的应用前景随着人工智能技术以及自动驾驶技术的进步与应用，驾驶意图识别技术也在不断革新，其识别准确性，决定了更为广阔的应用前景，具体持向量机使用的也属于学习型机制，但支持向量机可以更好的满足高位模式识别，非线性识别以及小样本识别的相关需求。以隐马尔科夫模型为基础的驾驶意图识别技术该项技术能够将时间序列当中的加速踏板开度以及车辆行驶速度作为输入数据，并传送至与各种意图对应的子模型当中进行匹配......”。

3、“.....选择概率最高的子模型进行意图识别结果的输出汽车的综合性能可以得到进步的提升。智能网联汽车中驾驶意图识别技术的应用分析论文原稿。目前这种识别技术在应用过程中，为了更好的进行识别匹配必须要构建多个子模型，但相比于神经网络识别以及模糊逻辑识别，其具有更强的时序处理能力，所以其在实际中的应用也非常的广泛。以支持向量机为基础的驾驶意图识别技术具备线性不可分特征的数据样本是支持向量机有效应用的前提驾驶意图识别技术在智能网联汽车中的应用现状以模糊逻辑为基础的驾驶意图识别技术从现有车辆行驶的数据分析来看，驾驶员自身的驾驶意图往往会受到诸多因素的影响，包括其驾驶习惯车辆运行工况以及行车环境等等。所以，驾驶意图具有模糊性特征，可以将其定义为种经验型模型......”。

4、“.....能够对人脑思维方式进行模拟，并对模糊现象展开识别与判定，其，网路模型在经过已有数据的训练以后，便可以对驾驶意图识别的相关需求加以满足。为了对汽车行驶的安全性进行提升，研发技术人员对车道保持以及换道行驶的差异性进行了研究，并分别以证据理论识别模型以及神经网络模型为基础，针对换道意图开展了识别试验，经试验之后可以确定，利用神经网络能够有效识别特征提取样本，可以在驾驶意图识别中进行有效的应用。摘要文章就驾當前阶段，科技飞速发展，智能网联汽车已经成为汽车领域发展的重要方向，而对于智能网联汽车来说，人机共驾是非常关键的组成部分，但人机共驾的实现车驾驶意图识别应用前景智能网联汽车中驾驶意图识别技术的应用分析论文原稿當前阶段，科技飞速发展......”。

5、“.....而对于智能网联汽车来说，人机共驾是非常关键的组成部分，但人机共驾的实现，往往需要对驾驶意图识别技术进行有效的应用，也只有准确识别驾驶员的操作意图，才能在实现个性化自动驾驶的同时，确保车辆的行驶安全，为此，我针对驾驶意图识别技术在智能网联汽车中的应用进行了深入的研，模糊理论主要对模糊数学知识进行应用，能够对人脑思维方式进行模拟，并对模糊现象展开识别与判定，其对于经验型模型的处理具有非常显著的优势。以模糊逻辑为基础的驾驶意图识别技术能够对驾驶员的各项操作参数以及汽车运行参数进行获取，并结合相关隶属度函数，获得与各参数对应的模糊语言变量，在这种情况下，结合优秀驾驶员的经验以及专家知识构建的模糊规则......”。

6、“.....在分析其应用现状的同时，对其应用前景进行了有效的探讨，希望能够为汽车技术的发展提供参考和借鉴。关键词智能网联汽车驾驶意图识别应用前景，往往需要对驾驶意图识别技术进行有效的应用，也只有准确识别驾驶员的操作意图，才能在实现个性化自动驾驶的同时，确保车辆的行驶安全，为此，我针对驾驶意图识别技术在智能网联汽车中的应用进行了深入的研究。以神经网络为基础的驾驶意图识别技术以神经网络为基础的驾驶意图识别技术，能够在神经网络当中输入驾驶员的操作行为以及汽车的运行工况，并对驾驶意图进行输出。神经参数对应的驾驶意图。而通过对驾驶员需求的准确分析，能够为后期控制方案的改进及优化提供支持，使汽车的综合性能可以得到进步的提升......”。

7、“.....摘要文章就驾驶意图识别技术在智能网联汽车当中的应用进行讨论，在分析其应用现状的同时，对其应用前景进行了有效的探讨，希望能够为汽车技术的发展提供参考和借鉴。关键词智能网联汽智能网联汽车中驾驶意图识别技术的应用分析论文原稿也属于学习型机制，但支持向量机可以更好的满足高位模式识别，非线性识别以及小样本识别的相关需求。驾驶意图识别技术在智能网联汽车中的应用现状以模糊逻辑为基础的驾驶意图识别技术从现有车辆行驶的数据分析来看，驾驶员自身的驾驶意图往往会受到诸多因素的影响，包括其驾驶习惯车辆运行工况以及行车环境等等。所以，驾驶意图具有模糊性特征，可以将其定义为种经验型模型。而，从而在其中选择概率最高的项作为识别结果，使得识别准确率得到了显著的提升......”。

8、“.....为了更好的进行识别匹配必须要构建多个子模型，但相比于神经网络识别以及模糊逻辑识别，其具有更强的时序处理能力，所以其在实际中的应用也非常的广泛。以支持向量机为基础的驾驶意图识别技术具备线性不可分特征的数据样本是支持向量机有效应用的前提，其可以利用核，这对自动驾驶技术的广泛应用具有非常重要的意義。以隐马尔科夫模型为基础的驾驶意图识别技术该项技术能够将时间序列当中的加速踏板开度以及车辆行驶速度作为输入数据，并传送至与各种意图对应的子模型当中进行匹配，在完成子模型输入序列产生概率的相关计算以后，选择概率最高的子模型进行意图识别结果的输出。结合这种驾驶意图识别技术，研发技术人员以支持向量机以及表现在以下几个方面首先......”。

9、“.....实现定量识别。当前阶段，定性识别技术较为普遍，但想要在智能网联汽车当中真正的实现自动驾驶，还需要对汽车控制过程中的数据进行量化处理，也只有对各项数据进行准确的量化，在驾驶意图识别过程中实现定量识别，才能为驾驶辅助系统的平稳运行提供支持，也因此，定量识别将会成为驾驶意图识别技术未来发展的重要方向。结合这种驾驶意图识别技术，研发技术人员以支持向量机以及为基础构建了种混合模型，该模型能够利用识别驾驶员的操作行为，并通过支持向量机完成换道意图的分类识别，这不仅满足了驾驶意图识别的实时性要求，同时也确保了较高的识别率。另外，还有研究者以隐马尔科夫模型为基础对变道意图识别进行了研究......”。