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智能手机车辆异常驾驶行为检测方法: 收藏
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引用; 《智能系统学报》2016年第3期11卷 410-417页; 作者：周后飞刘华平石红星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; 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...; 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。; 来源：详细信息评论

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