मेरे पास प्रत्येक वाहन के पार्श्व स्थिति के लिए समय और लेन संख्या है, जैसा कि इन 3 भूखंडों में छवि और नमूना डेटा में दिखाया गया है।
> a
Frame.ID xcoord Lane
1 452 27.39400 3
2 453 27.38331 3
3 454 27.42999 3
4 455 27.46512 3
5 456 27.49066 3
पार्श्व स्थिति समय के साथ बदलती है क्योंकि एक मानव चालक का वाहन की स्थिति पर सही नियंत्रण नहीं होता है। लेन परिवर्तन पैंतरेबाज़ी तब शुरू होती है जब पार्श्व स्थिति काफी बदल जाती है और तब समाप्त होती है जब विविधता फिर से 'सामान्य' हो जाती है। इसे सीधे डेटा से पहचाना नहीं जा सकता है। मुझे लेन परिवर्तन की अवधि का अनुमान लगाने के लिए लेन परिवर्तन की शुरुआत और अंत बिंदुओं को निर्धारित करने के लिए प्रत्येक वाहन के प्लॉट को मैन्युअल रूप से देखना होगा। लेकिन मेरे पास डेटा सेट में हजारों वाहन हैं। क्या आप मुझे किसी भी प्रासंगिक छवि विश्लेषण / मशीन लर्निंग एल्गोरिदम को निर्देशित कर सकते हैं जिसे इन बिंदुओं की पहचान करने के लिए प्रशिक्षित किया जा सकता है? मैं आर में काम करता हूं। अग्रिम धन्यवाद।