【摘 要】
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以港口岸边集装箱起重机装卸操作过程为研究背景，基于隐马尔科夫模型（HMM），建立双层HMM模型，运用修改后的Forward-Backward算法，计算操作层各个HMM模型的似然度，选择似然度最大的模
【机 构】
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上海海事大学集装箱供应链技术教育部工程研究中心
【基金项目】
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上海海事大学科研基金项目(20120065);上海高校一流学科-管理科学与工程;国家自然基金项目(71101090);教育部博士点科研基金(20133121110001);上海市教委科研创新项目(12ZZ148,13YZ080,14YZ112);交通运输部项目(2012-329-810-180)
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以港口岸边集装箱起重机装卸操作过程为研究背景，基于隐马尔科夫模型（HMM），建立双层HMM模型，运用修改后的Forward-Backward算法，计算操作层各个HMM模型的似然度，选择似然度最大的模型作为操作行为的识别结果，组成观察序列串后，送入意图层HMM模型集，进行桥吊司机操作意图的识别。最后，采用Matlab环境实现HMM模型，通过现场统计确定案例基础数据，验证了模型的有效性。结果表明，该模型可准确识别岸边集装箱起重机司机的操作意图，对于研究港口机械智能辅助驾驶系统具有一定的意义。
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