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基于手機慣性傳感器與多特征CNN的駕駛行為識別算法

謝非; 汪壬甲; 沈世斌; 孫蕊; 張斌; 劉錫祥 南京師范大學電氣與自動化工程學院; 南京210042; 南京航空航天大學民航學院; 南京210016; 國電南瑞科技股份有限公司; 南京211000; 東南大學儀器科學與工程學院; 南京210096; 南京智能高端裝備產(chǎn)業(yè)研究院; 南京210042
  • 智能交通
  • 慣性傳感器
  • 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡
  • 駕駛行為

摘要:不良駕駛行為識別對于減少交通事故的發(fā)生及實現(xiàn)智能交通具有重要意義。針對目前駕駛行為識別精度不高及系統(tǒng)穩(wěn)定性不好問題,提出了一種基于多特征卷積神經(jīng)網(wǎng)絡和智能手機慣性傳感器的新型駕駛行為識別方法。通過獲取手機慣性傳感器數(shù)據(jù),利用多特征卷積神經(jīng)網(wǎng)絡對數(shù)據(jù)集進行特征提取和分析,來實現(xiàn)對多種駕駛行為的識別。最后,利用實際采集的車載數(shù)據(jù)進行不同方法試驗對比,該算法對駕駛行為的分類精度達到97.14%,在識別精度上有一定優(yōu)勢。此外,MFCNN測試結(jié)果的方差僅為0.014391,小于其它3種網(wǎng)絡模型,可見所研究的網(wǎng)絡模型及方法更加穩(wěn)定可靠。

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中國慣性技術學報

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