【摘要】：近年來,隨著國民經(jīng)濟和社會的飛速發(fā)展,汽車保有量也急劇攀升,道路交通安全問題越來越受到社會的廣泛關注。統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示不良的駕駛行為是引起交通事故的主要原因,分析車輛在行駛過程中的行為對于規(guī)范駕駛行為、減少交通事故、提高交通安全具有指導意義。互聯(lián)網(wǎng)技術的快速發(fā)展和智能移動終端設備豐富的功能給人們的生活帶來便捷,智能設備已經(jīng)成為人們生活中不可缺少的一部分。IOS智能設備中的加速計和陀螺儀能夠感知設備的移動和狀態(tài),通過這些傳感器可以實現(xiàn)低成本的數(shù)據(jù)采集功能。本文利用IOS設備傳感器采集并識別車輛的行駛行為,主要包括:換道、加速、減速、剎車等行為,在此基礎上提出了基于支持向量機的識別算法,具體工作如下:1.利用智能手機/pad等移動終端中嵌入的加速計和陀螺儀采集車輛行駛過程中的加速度和角速度數(shù)據(jù),針對車輛行駛過程中因車輛顛簸產(chǎn)生的零點漂移及高頻噪聲的問題,對采集到的數(shù)據(jù)進行標零和低通濾波處理。2.針對車輛行駛過程中換道、加速、減速和剎車時采集到的加速度和角速度數(shù)據(jù),建立能夠表征其行為特征的特征向量,包括數(shù)據(jù)的最大值、最小值、最大最小值之間的差值、均值及方差,提出了基于支持向量機的車輛行為分類器。為了解決連續(xù)換道等行為的識別,提出了一種N-δ滑動窗口截取算法,實現(xiàn)了對包含多個行為的數(shù)據(jù)的快速劃分。3.搭建實驗測試平臺,并在城市道路中對本文提出的車輛行駛行為識別方法進行了實驗測試,測試結(jié)果表明,該方法能夠有效地識別車輛行駛行為。
[Abstract]:In recent years, with the rapid development of the national economy and society, the number of vehicles has risen rapidly, and the problem of road traffic safety has been paid more and more attention by the society. Statistical data show that poor driving behavior is the main cause of traffic accidents. It is of guiding significance to analyze the behavior of vehicles in the course of driving to regulate driving behavior, reduce traffic accidents and improve traffic safety. The rapid development of Internet technology and the rich functions of intelligent mobile terminal devices bring convenience to people's life. Smart devices have become an indispensable part of people's lives. Accelerometers and gyroscopes in IOS smart devices can sense the movement and state of devices, and can achieve low-cost data acquisition through these sensors. This paper uses IOS device sensor to collect and recognize the driving behavior of the vehicle, including: changing track, accelerating, decelerating, braking and so on. On this basis, a recognition algorithm based on support vector machine is proposed. The specific work is as follows: 1. Accelerometers and gyroscopes embedded in mobile terminals such as smart phone / pad are used to collect acceleration and angular velocity data during vehicle driving, aiming at the problem of zero drift and high frequency noise caused by vehicle bumps during vehicle driving. Data collected by zero and low pass filter processing. 2. In view of the acceleration and angular velocity data collected during the course of the vehicle moving, accelerating, decelerating and braking, the characteristic vectors, including the difference between the maximum, the minimum, the maximum and the minimum values, are established to characterize the characteristics of the vehicle's behavior, including the maximum, the minimum and the maximum and minimum values of the data. A vehicle behavior classifier based on support vector machine (SVM) is proposed based on mean and variance. An N- 未 sliding window intercepting algorithm is proposed to realize the fast partition of data including multiple behaviors. The experimental test platform is built and the vehicle driving behavior identification method proposed in this paper is tested in the urban road. The test results show that the method can effectively identify the vehicle driving behavior.
【學位授予單位】：長安大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：U495

【參考文獻】

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本文編號：2368005