本文關(guān)鍵詞：基于K近鄰和支持向量機(jī)的醉酒駕駛識(shí)別方法的對(duì)比分析，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：醉酒駕駛嚴(yán)重威脅道路交通安全,對(duì)醉酒駕駛進(jìn)行準(zhǔn)確識(shí)別意義重大.利用駕駛模擬艙進(jìn)行駕駛實(shí)驗(yàn),提取醉酒駕駛和正常駕駛的駕駛行為參數(shù).首先,通過(guò)方差分析和均值分析選取方向盤轉(zhuǎn)角作為識(shí)別特征,并采用滑動(dòng)數(shù)據(jù)窗求取方向盤轉(zhuǎn)角均值序列,構(gòu)建識(shí)別特征參數(shù);然后,分別采用K近鄰(KNN)和支持向量機(jī)(SVM)對(duì)駕駛狀態(tài)進(jìn)行識(shí)別,得到兩種分類方法在不同道路線形的最高識(shí)別準(zhǔn)確率及其相對(duì)應(yīng)的最優(yōu)數(shù)據(jù)窗;最后,對(duì)兩種分類方法進(jìn)行了對(duì)比分析.結(jié)果表明,SVM對(duì)醉酒駕駛的識(shí)別性能優(yōu)于KNN;數(shù)據(jù)窗對(duì)KNN的識(shí)別準(zhǔn)確率影響顯著,對(duì)SVM的識(shí)別準(zhǔn)確率影響不明顯.
【作者單位】： 北京工業(yè)大學(xué)城市交通學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 智能交通 醉酒駕駛識(shí)別 K近鄰 支持向量機(jī) 數(shù)據(jù)窗
【分類號(hào)】：U492.8
【正文快照】： 1引言隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展,機(jī)動(dòng)車保有量急劇增長(zhǎng),交通事故越來(lái)越多.據(jù)統(tǒng)計(jì),2014年1~2月國(guó)內(nèi)生產(chǎn)安全事故發(fā)生130起,其中交通事故89起,占事故總數(shù)的68.46%.交通事故的死亡人數(shù)占總死亡人數(shù)的71.51%,交通事故的受傷人數(shù)占總受傷人數(shù)的88.17%[1].造成人員死亡和重傷的酒后駕

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