智能手机车辆异常驾驶行为检测方法

发布时间：2017-09-24 13:27

  本文关键词：智能手机车辆异常驾驶行为检测方法

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【摘要】：将智能手机作为车辆异常驾驶行为检测工具,设计了一种车辆异常驾驶行为检测方法和系统。系统通过获取车载智能手机内部的加速度传感器数据、陀螺仪传感器数据以及磁场传感器数据,经坐标旋转和特征提取,并利用基于核方法极限学习机(核ELM)得到的驾驶行为在线分析算法,以实现能实时识别包括频繁变道、频繁变速及急刹车在内的多种车辆异常驾驶行为,并在车辆出现异常驾驶行为时开启报警语音。测试结果表明,基于核ELM算法的驾驶行为分类器性能比基于支持向量机(SVM)算法更好,提出的异常驾驶行为检测系统能有效识别各种驾驶行为。
【作者单位】： 重庆交通大学土木工程学院;清华大学计算机科学与技术系;清华大学智能技术与系统国家重点实验室;北京城建道桥建设集团有限公司;
【关键词】： 智能手机 异常驾驶行为检测 传感器 核方法 极限学习机 支持向量机
【基金】：国家重点基础研究与发展计划项目(2013CB329403)
【分类号】：U495;U463.6;TN929.53
【正文快照】： 近年来,国内外研究人员相继研究利用智能手机识别各种行为。目前,基于智能手机的模式识别 研究主要集中在人体行为识别领域[1-6],但也有部分学者尝试将智能手机应用到车辆驾驶行为识别方面。其中,Dai等[7]将车载智能手机的加速度和方向传感器数据作为车辆的运行参数来检测醉

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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【相似文献】

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本文编号：911690