基于非侵入行为监测技术的误踩油门踏板研究

• 作者: 董占勋 蔡旻融 顾振宇
• 来源期刊: 微型机与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 驾驶行为 非侵入监测 道路交通安全 误踩油门 机器学习
• 年，卷（期）: 2014,（1）
• 所属期刊栏目: 技术与方法
• 页码范围: 71-73,76
• 页数: 4页
• 分类号: TP2
• 字数: 3337字
• 语种: 中文

摘要

使用非侵入行为监测技术采集了油门踏板和刹车踏板以及座椅靠背的受力信号，分析其变化规律并使用 WEKA J48决策树算法建立分类模型，对误踩行为进行判断和预测。研究结果表明，利用机器学习能够归纳出油门踏板的操作特点，提供精确的误踩判断。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	顾振宇	上海交通大学媒体与设计学院	5	4	1.0	2.0
2	董占勋	上海交通大学媒体与设计学院	7	19	3.0	4.0
3	蔡旻融	上海交通大学媒体与设计学院	1	3	1.0	1.0