基于K近邻和支持向量机的醉酒驾驶识别方法的对比分析

发布时间：2017-06-30 19:13

  本文关键词：基于K近邻和支持向量机的醉酒驾驶识别方法的对比分析，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：醉酒驾驶严重威胁道路交通安全,对醉酒驾驶进行准确识别意义重大.利用驾驶模拟舱进行驾驶实验,提取醉酒驾驶和正常驾驶的驾驶行为参数.首先,通过方差分析和均值分析选取方向盘转角作为识别特征,并采用滑动数据窗求取方向盘转角均值序列,构建识别特征参数;然后,分别采用K近邻(KNN)和支持向量机(SVM)对驾驶状态进行识别,得到两种分类方法在不同道路线形的最高识别准确率及其相对应的最优数据窗;最后,对两种分类方法进行了对比分析.结果表明,SVM对醉酒驾驶的识别性能优于KNN;数据窗对KNN的识别准确率影响显著,对SVM的识别准确率影响不明显.
【作者单位】： 北京工业大学城市交通学院;
【关键词】： 智能交通 醉酒驾驶识别 K近邻 支持向量机 数据窗
【分类号】：U492.8
【正文快照】： 1引言随着社会经济的不断发展,机动车保有量急剧增长,交通事故越来越多.据统计,2014年1~2月国内生产安全事故发生130起,其中交通事故89起,占事故总数的68.46%.交通事故的死亡人数占总死亡人数的71.51%,交通事故的受伤人数占总受伤人数的88.17%[1].造成人员死亡和重伤的酒后驾

【参考文献】

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【共引文献】

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【相似文献】

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本文编号：503158