本文關(guān)鍵詞：基于移動(dòng)智能終端的高速公路異常駕駛行為檢測(cè)技術(shù)　出處：《浙江大學(xué)》2015年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

  更多相關(guān)文章： 異常檢測(cè) 駕駛行為 傳感器

【摘要】：交通安全問(wèn)題是關(guān)系到國(guó)家經(jīng)濟(jì)、社會(huì)民生的重大問(wèn)題,而高速公路作為交通路網(wǎng)中的“大動(dòng)脈”,保障其通行安全更是重中之重。隨意變道、掉頭行駛等駕駛行為是高速公路交通事故的重要誘因,而緊急制動(dòng)、避障等駕駛行為則往往預(yù)示著已經(jīng)發(fā)生的交通意外事件。及時(shí)發(fā)現(xiàn)這些異常的駕駛行為并通知相關(guān)人員做出響應(yīng),能夠盡可能地減輕意外交通事件引起的負(fù)面影響,甚至直接避免交通事故的發(fā)生。本文提出的異常駕駛行為檢測(cè)技術(shù)以目前十分普及的移動(dòng)智能終端為基礎(chǔ),通過(guò)對(duì)加速度計(jì)、陀螺儀、旋轉(zhuǎn)向量、GPS傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行融合、坐標(biāo)系變換、濾波等預(yù)處理,再對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行區(qū)間劃分形成候選行為事件,并利用基于分類規(guī)則的機(jī)器學(xué)習(xí)方法對(duì)候選行為事件上提取的行為特征進(jìn)行學(xué)習(xí)和分類,從而實(shí)現(xiàn)對(duì)緊急制動(dòng)和轉(zhuǎn)向等基本行為的實(shí)時(shí)檢測(cè)。在此基礎(chǔ)上,兩個(gè)和三個(gè)轉(zhuǎn)向行為分別被組合形成變道、避障等組合行為的候選行為事件,并利用與基本行為相同的檢測(cè)方法完成組合行為的檢測(cè)。本文還基于以上技術(shù)設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了DriveDroid駕駛行為檢測(cè)原型系統(tǒng),并在實(shí)際道路中進(jìn)行了驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示本文提出的檢測(cè)技術(shù)具有較高準(zhǔn)確率,具有一定的實(shí)用價(jià)值。
[Abstract]:Traffic safety is a major problem related to the national economy and the people's livelihood. As the "artery" in the traffic network, it is the most important to ensure the safety of the highway. Driving behavior such as turning around is an important cause of highway traffic accidents, while emergency braking. Driving behavior such as obstacle avoidance often foreshadowed traffic accidents that had already occurred. Timely detection of these abnormal driving behavior and notification of relevant personnel to respond. It can minimize the negative impact caused by traffic accidents and even avoid traffic accidents directly. The technology of abnormal driving behavior detection is based on the mobile intelligent terminal which is very popular at present. Through the data fusion of accelerometer, gyroscope and rotation vector GPS sensor, coordinate system transformation, filtering and other preprocessing, the data are divided into interval to form candidate behavior events. And the machine learning method based on classification rules is used to learn and classify the behavior features extracted from candidate behavior events, so as to achieve real-time detection of basic behaviors such as emergency braking and steering. Two and three steering behaviors were combined to form candidate behavior events for combinatorial behaviors such as path change, obstacle avoidance and so on. And using the same detection method as the basic behavior to complete the combined behavior detection. This paper also designed and implemented the DriveDroid driving behavior detection prototype system based on the above technology. The experimental results show that the proposed detection technology has high accuracy and has certain practical value.
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：U495;TP212

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