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

【摘要】：醉酒駕駛嚴重威脅道路交通安全,對醉酒駕駛進行準確識別意義重大.利用駕駛模擬艙進行駕駛實驗,提取醉酒駕駛和正常駕駛的駕駛行為參數(shù).首先,通過方差分析和均值分析選取方向盤轉角作為識別特征,并采用滑動數(shù)據(jù)窗求取方向盤轉角均值序列,構建識別特征參數(shù);然后,分別采用K近鄰(KNN)和支持向量機(SVM)對駕駛狀態(tài)進行識別,得到兩種分類方法在不同道路線形的最高識別準確率及其相對應的最優(yōu)數(shù)據(jù)窗;最后,對兩種分類方法進行了對比分析.結果表明,SVM對醉酒駕駛的識別性能優(yōu)于KNN;數(shù)據(jù)窗對KNN的識別準確率影響顯著,對SVM的識別準確率影響不明顯.
【作者單位】： 北京工業(yè)大學城市交通學院;
【關鍵詞】： 智能交通 醉酒駕駛識別 K近鄰 支持向量機 數(shù)據(jù)窗
【分類號】：U492.8
【正文快照】： 1引言隨著社會經(jīng)濟的不斷發(fā)展,機動車保有量急劇增長,交通事故越來越多.據(jù)統(tǒng)計,2014年1~2月國內生產(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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本文編號：503158