【摘要】：為了對(duì)"路怒癥"進(jìn)行有效干預(yù),提出了一種基于駕駛行為的憤怒駕駛狀態(tài)檢測(cè)模型。在交通繁忙路段開(kāi)展基于道路事件刺激的憤怒情緒誘導(dǎo)限時(shí)實(shí)驗(yàn),獲得駕駛?cè)藨嵟c中性情緒下的駕駛行為數(shù)據(jù)。運(yùn)用分段線性表示方法擬合由方向盤轉(zhuǎn)角與車輛橫向位置組成的駕駛行為多元時(shí)間序列,并采用自底向上算法對(duì)該時(shí)間序列進(jìn)行分段,提取各分段的斜率與時(shí)間間隔特征作為模型輸入,建立基于支持向量機(jī)的憤怒駕駛狀態(tài)檢測(cè)模型。結(jié)果表明:模型的識(shí)別精度在10分段條件下達(dá)78.69%,較5分段、20分段分別高8.57%、4.85%。研究結(jié)果可為開(kāi)發(fā)基于駕駛行為的憤怒情緒實(shí)時(shí)檢測(cè)設(shè)備提供理論支持。
[Abstract]:In order to intervene road rage effectively, an angry driving state detection model based on driving behavior was proposed. In order to obtain driving behavior data of drivers under angry and neutral emotions, a time limit experiment of anger induced by road events was carried out in heavy traffic sections. The piecewise linear representation method is used to fit the multivariate time series of driving behavior, which consists of steering wheel angle and lateral position of vehicle, and the bottom-up algorithm is used to segment the time series. The slope and time interval features of each segment are extracted as the input of the model and a support vector machine (SVM) based anger driving state detection model is established. The results show that the recognition accuracy of the model is 78.690.The accuracy of the model is 8.57 and 4.85 higher than that of 5 subsections and 20 subsections respectively. The results can provide theoretical support for the development of real-time anger detection device based on driving behavior.
【作者單位】： 武漢理工大學(xué)智能交通系統(tǒng)研究中心;水路公路交通安全控制與裝備教育部工程技術(shù)研究中心;東北大學(xué)智能人機(jī)系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)室;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(51775396,51178364,51108362) 美國(guó)國(guó)家科學(xué)基金項(xiàng)目(1333524) 國(guó)家留學(xué)基金管理委員會(huì)項(xiàng)目(201406950045)
【分類號(hào)】：U491.254

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10 毛U，

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