基于驾驶行为多元时间序列特征的愤怒驾驶状态检测

发布时间：2018-09-15 06:51

【摘要】：为了对"路怒症"进行有效干预,提出了一种基于驾驶行为的愤怒驾驶状态检测模型。在交通繁忙路段开展基于道路事件刺激的愤怒情绪诱导限时实验,获得驾驶人愤怒与中性情绪下的驾驶行为数据。运用分段线性表示方法拟合由方向盘转角与车辆横向位置组成的驾驶行为多元时间序列,并采用自底向上算法对该时间序列进行分段,提取各分段的斜率与时间间隔特征作为模型输入,建立基于支持向量机的愤怒驾驶状态检测模型。结果表明:模型的识别精度在10分段条件下达78.69%,较5分段、20分段分别高8.57%、4.85%。研究结果可为开发基于驾驶行为的愤怒情绪实时检测设备提供理论支持。
[Abstract]:In order to intervene road rage effectively, an angry driving state detection model based on driving behavior was proposed. In order to obtain driving behavior data of drivers under angry and neutral emotions, a time limit experiment of anger induced by road events was carried out in heavy traffic sections. The piecewise linear representation method is used to fit the multivariate time series of driving behavior, which consists of steering wheel angle and lateral position of vehicle, and the bottom-up algorithm is used to segment the time series. The slope and time interval features of each segment are extracted as the input of the model and a support vector machine (SVM) based anger driving state detection model is established. The results show that the recognition accuracy of the model is 78.690.The accuracy of the model is 8.57 and 4.85 higher than that of 5 subsections and 20 subsections respectively. The results can provide theoretical support for the development of real-time anger detection device based on driving behavior.
【作者单位】： 武汉理工大学智能交通系统研究中心;水路公路交通安全控制与装备教育部工程技术研究中心;东北大学智能人机系统实验室;
【基金】：国家自然科学基金项目(51775396,51178364,51108362) 美国国家科学基金项目(1333524) 国家留学基金管理委员会项目(201406950045)
【分类号】：U491.254

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本文编号：2244098