本文關鍵詞：基于聚類分析的集團駕駛人員分類　出處：《計算機工程與設計》2017年10期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：為說明集團駕駛人員在駕駛行為方面的共同特征,幫助集團對駕駛人員進行統(tǒng)一的管理和培訓,采用K-means和高斯混合模型算法(GMM)對某車禍預防系統(tǒng)記錄的駕駛人員在北京城市交通中的駕駛行為告警信息進行分析,把車道偏離、車距檢測、限速警示、城市前碰撞、車輛前部碰撞、加速度超過閾值這6種告警信息按照駕駛人員的實際駕駛時長統(tǒng)計駕駛人員的告警頻率,按照告警次數(shù)特征進行聚類,分析出不同駕駛人員存在的共同不良駕駛行為。
[Abstract]:A common feature in driving behavior that group of drivers, help the group unified management and training of drivers, using K-means and Gauss mixture model (GMM) analysis of driving behavior in Beijing city traffic warning information in the record of a traffic accident prevention system of the drivers, the lane departure, vehicle distance detection the speed limit, warning, city before the collision, the front collision of vehicles, the acceleration exceeds the threshold of the 6 alarm information according to the alarm frequency actual driving drivers long statistical drivers, clustering analysis according to the number of alarm features, common adverse driving behavior have different drivers.

【作者單位】： 北方工業(yè)大學計算機學院;
【分類號】：TP311.13;U463.6;U491.254
【正文快照】： 0引言目前對駕駛行為的研究[1]已經(jīng)有一些進展。文獻[2]中按照不同氣質對駕駛人員進行了聚類分析,得出了不同氣質和安全駕駛的內(nèi)在關系,得出駕駛行為良好和駕駛行為不好的駕駛人員心理上的差異;文獻[3]中采用駕駛模擬艙研究平臺對駕駛人員進行實驗,采集了駕駛員的靜態(tài)特征和動

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本文編號：1431775