基于聚类分析的集团驾驶人员分类

发布时间：2018-01-16 05:30

  本文关键词：基于聚类分析的集团驾驶人员分类　出处：《计算机工程与设计》2017年10期 　论文类型：期刊论文

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【摘要】：为说明集团驾驶人员在驾驶行为方面的共同特征,帮助集团对驾驶人员进行统一的管理和培训,采用K-means和高斯混合模型算法(GMM)对某车祸预防系统记录的驾驶人员在北京城市交通中的驾驶行为告警信息进行分析,把车道偏离、车距检测、限速警示、城市前碰撞、车辆前部碰撞、加速度超过阈值这6种告警信息按照驾驶人员的实际驾驶时长统计驾驶人员的告警频率,按照告警次数特征进行聚类,分析出不同驾驶人员存在的共同不良驾驶行为。
[Abstract]:A common feature in driving behavior that group of drivers, help the group unified management and training of drivers, using K-means and Gauss mixture model (GMM) analysis of driving behavior in Beijing city traffic warning information in the record of a traffic accident prevention system of the drivers, the lane departure, vehicle distance detection the speed limit, warning, city before the collision, the front collision of vehicles, the acceleration exceeds the threshold of the 6 alarm information according to the alarm frequency actual driving drivers long statistical drivers, clustering analysis according to the number of alarm features, common adverse driving behavior have different drivers.

【作者单位】： 北方工业大学计算机学院;
【分类号】：TP311.13;U463.6;U491.254
【正文快照】： 0引言目前对驾驶行为的研究[1]已经有一些进展。文献[2]中按照不同气质对驾驶人员进行了聚类分析,得出了不同气质和安全驾驶的内在关系,得出驾驶行为良好和驾驶行为不好的驾驶人员心理上的差异;文献[3]中采用驾驶模拟舱研究平台对驾驶人员进行实验,采集了驾驶员的静态特征和动

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本文编号：1431775