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利用多目標交通測速雷達進行交通執法時，只有正確地判斷出車輛所在的車道，抓拍照片才能作為交通執法的依據。傳統的分車道方法主要通過人工測量的固定閾值以及坐標系旋轉的方法來達到車道劃分的目的，但這種方法誤差較大并且不易于操作。基于統計和密度特征的核聚類算法（ K-CSDF）分兩步進行：首先對雷達獲取的車輛數據進行特征提取，包括基于統計特征的閾值處理和基于密度特征的動態半徑提取；然后引入基于核的相似性的動態聚類算法對篩選出的有效點進行聚類。通過和高斯混合模型（ GMM）算法以及自組織映射神經網絡（SOM）算法進行仿真對比表明：當只取100個有效點進行聚類時，K-CSDF和SOM算法能達到90%以上的分車道正確率，而CMM算法不能給出車道中心線；在算法用時上，當取1000個有效點時，K-CSDF和GMM算法用時均小于Is，可以保證實時性，而SOM算法則需要2.5 s左右；在算法魯棒性上，K-CSDF對不均勻樣本的適應性優于這兩種算法。當取不同數量的有效點進行聚類時，K-CSDF可以達到95%以上的平均分車道正確率。
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