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基于手机惯性传感器与多特征CNN的驾驶行为识别算法
引用本文:谢非,汪壬甲,沈世斌,孙蕊,张斌,刘锡祥.基于手机惯性传感器与多特征CNN的驾驶行为识别算法[J].中国惯性技术学报,2019(3):288-294.
作者姓名:谢非  汪壬甲  沈世斌  孙蕊  张斌  刘锡祥
作者单位:1.南京师范大学电气与自动化工程学院;2.南京智能高端装备产业研究院;3.南京航空航天大学民航学院;4.国电南瑞科技股份有限公司
基金项目:国家自然科学基金(61601228,41704022,61803208);江苏省自然科学基金(BK20161021,BK20170780);江苏省“六大人才高峰”人才支持计划(2016-DZXX-035);江苏省高校自然基金(17KJB510031)
摘    要:不良驾驶行为识别对于减少交通事故的发生及实现智能交通具有重要意义。针对目前驾驶行为识别精度不高及系统稳定性不好问题,提出了一种基于多特征卷积神经网络和智能手机惯性传感器的新型驾驶行为识别方法。通过获取手机惯性传感器数据,利用多特征卷积神经网络对数据集进行特征提取和分析,来实现对多种驾驶行为的识别。最后,利用实际采集的车载数据进行不同方法试验对比,该算法对驾驶行为的分类精度达到97.14%,在识别精度上有一定优势。此外,MFCNN测试结果的方差仅为0.014391,小于其它3种网络模型,可见所研究的网络模型及方法更加稳定可靠。

关 键 词:智能交通  惯性传感器  卷积神经网络  驾驶行为

Detecting driving behaviors by smartphone inertial sensors based on multi-feature convolutional neural network
Institution:(School of Electrical and Automation Engineering, Nanjing Normal University, Nanjing 210042, China;Collegeof Civil Aviation, Nanjing University of Aeronautics & Astronautics, Nanjing 210016, China;NARI Technology Co. Ltd., Nanjing 211000, China;College of Instrument Science & Engineering, Southeast University, Nanjing210096, China;Nanjing Industry Institute for Advanced Intelligent Equipment, Nanjing 210042, China)
Abstract:XIE Fei;WANG Renjia;SHEN Shibin;SUN Rui;ZHANG Bin;LIU Xiyang(School of Electrical and Automation Engineering, Nanjing Normal University, Nanjing 210042, China;Collegeof Civil Aviation, Nanjing University of Aeronautics & Astronautics, Nanjing 210016, China;NARI Technology Co. Ltd., Nanjing 211000, China;College of Instrument Science & Engineering, Southeast University, Nanjing210096, China;Nanjing Industry Institute for Advanced Intelligent Equipment, Nanjing 210042, China)
Keywords:intelligent transportation  inertial sensor  convolutional neural network  driving behaviors
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