基于驾驶绩效的车载信息系统操作分心判定模型
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【摘要】:为了探寻操作车载信息系统(IVIS)时的驾驶分心识别方法,采用方差分析法验证了驾驶绩效指标作为驾驶分心判定变量的有效性;开展了基于驾驶绩效的IVIS操作分心试验,获取驾驶绩效指标数据及前方道路场景视频,根据IVIS操作条件下的驾驶绩效数据,采用支持向量机(SVM)分类算法构建了基于驾驶绩效的IVIS操作分心判定模型,并利用试验数据验证了模型的有效性。结果表明:采用SVM模型能够对驾驶人的分心状态进行判定,使用RBF核函数时,驾驶分心识别准确率为89.86%,高于使用Sigmoid核函数和多项式核函数时的正确率;该模型能够有效地对驾驶人的分心状态进行判定,可为驾驶分心控制策略提供数据支持。
【作者单位】: 哈尔滨工业大学交通科学与工程学院;广州市交通规划研究院;长安大学汽车学院;
【关键词】: 交通工程 分心 支持向量机 判定模型 驾驶绩效 车载信息系统
【基金】:国家自然科学基金项目(51108136) 中央高校基本科研业务费专项资金项目(310822161006)
【分类号】:U491.254
【正文快照】: 0引言伴随着车载信息系统(In-vehicle InformationSystem,IVIS)的快速发展,其在丰富车内娱乐生活,提高驾驶人工作效率的同时,也带来了行车安全隐患。据美国国家公路交通安全管理局(NHTSA)统计,美国有25%~30%的道路交通事故可归咎于驾驶人的分心,在这些事故中,约30%的事故是由
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