基于智能終端傳感器的車輛異常駕駛行為檢測和識別研究.pdf

1、實時監(jiān)控駕駛員的駕駛行為、及時提示駕駛員的危險駕駛操作可以為提高駕駛安全性提供一份重要的保障。然而，現(xiàn)有的工作僅僅能夠提供一種粗粒度的駕駛行為檢測方法，即現(xiàn)有的工作僅能夠分辨出駕駛員是否出現(xiàn)異常駕駛行為，而無法更進一步具體指示出現(xiàn)了什么樣的異常駕駛行為。
　　為了提高駕駛員對自己的駕駛習(xí)慣的認識，本論文著手于研究一種細粒度的異常駕駛行為監(jiān)控方法。這一方法將可能檢測出來的異常駕駛行為進一步細化，分為以下六種：蛇行駕駛、極速變向、側(cè)滑

2、駕駛、快速m型轉(zhuǎn)彎、急轉(zhuǎn)彎和急剎車。
　　本論文根據(jù)在真實駕駛環(huán)境下六個月時間的實驗所收集到的數(shù)據(jù)，分析發(fā)現(xiàn)以上六種異常駕駛行為在加速度與方向角上都有各自獨特的特征，將這兩方面的特征相結(jié)合就有可能實現(xiàn)六種異常駕駛行為之間彼此區(qū)分。依據(jù)這一觀察結(jié)果，本論文提出了一種僅依賴于智能手機的，能夠提供實時高精確性監(jiān)控機制的，細粒度的異常駕駛行為檢測和識別系統(tǒng)。
　　具體而言，該系統(tǒng)首先在加速度與方向角方面綜合提取了若干有效的特征，并使