智能手机车辆异常驾驶行为检测方法

作     者：周后飞 刘华平 石红星 ZHOU Houfei;LIU Huaping;SHI Hongxing

作者机构：重庆交通大学土木工程学院重庆400074 清华大学计算机科学与技术系北京100084 清华大学智能技术与系统国家重点实验室北京100084 北京城建道桥建设集团有限公司北京100080 

基　　金：国家重点基础研究与发展计划项目(2013CB329403) 

出 版 物：《智能系统学报》 (CAAI Transactions on Intelligent Systems)

年 卷 期：2016年第11卷第3期

页      码：410-417页

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。

主 题 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 

学科分类：080904[080904] 0810[工学-土木类] 0809[工学-计算机类] 08[工学] 082304[082304] 080204[080204] 080402[080402] 0804[工学-材料学] 0838[0838] 0802[工学-机械学] 081001[081001] 0823[工学-农业工程类] 

核心收录：

D　O　I：10.11992/tis.201504022

馆 藏 号：203176683...