基于移动终端的异常驾驶行为及碰撞事故识别技术研究

发布时间：2017-12-13 15:04

  本文关键词：基于移动终端的异常驾驶行为及碰撞事故识别技术研究

  更多相关文章： 智能手机 驾驶行为 传感器 滤波 支持向量机

【摘要】：随着我国汽车使用数量的快速增长,道路交通事故日渐频发,由此造成了重大人员伤亡和财产损失,道路交通安全形势严峻,引起了全社会的重视。从事故预防角度讲,以往的调查显示,驾驶人员自身原因是造成道路交通事故的主要因素,驾驶人员处于监督下的驾驶行为更为安全;此外,大量调查显示,在道路交通事故发生后,特别是碰撞事故发生后,救援不及时造成的伤亡人数远大于事故直接导致的伤亡人数,因此,从事故救援角度讲,及时获悉车辆碰撞事故显得尤为必要。智能手机作为一种普遍使用的移动终端设备,集成了加速度传感器、陀螺仪传感器、方向传感器、磁场传感器等获取外界状态参数的设备,并具备强大的数据联网传输功能,手机传感器的应用研究与开发成为热点。论文将车辆行驶状态分为正常行驶、异常行驶、发生碰撞三大类,并基于车载手机内置的加速度传感器、陀螺仪传感器、磁场传感器数据,提出了一种基于智能手机的车辆异常驾驶行为及碰撞事故检测算法与系统。系统首先获取车载手机内置加速度传感器、陀螺仪及磁场传感器数据,并对采集的数据做坐标旋转及滤波处理,而后提取数据单元特征,并利用基于支持向量机(SVM)得到的驾驶行为在线分析算法,可实时识别包括向左变道、向右变道、加速、减速、急刹车及正常行驶在内的多种车辆驾驶行为,并通过在时间窗口内设定各种驾驶行为发生次数的阈值来判断车辆是否出现异常驾驶行为;同时,在车辆发生碰撞事故时,系统根据手机加速度传感器数据的变化幅度进行碰撞识别。试验结果表明,论文提出的车辆异常驾驶行为及碰撞事故识别方法能有效识别论文定义的各种驾驶行为和碰撞事故,并能在车辆出现异常驾驶行为及碰撞事故时开启报警功能。论文最后分析了可能影响实验结果的各类因素,并针对所提方法的不足,提出了今后的研究思路。
【学位授予单位】：重庆交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U463.6

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本文编号：1285559