基于行程时间的人车特征动态辨识方法

• 作者: 刘亚奇 张敬磊 王晓原
• 来源期刊: 汽车安全与节能学报
• 学科: 交通运输
• 关键词: 汽车安全 人车特征 行程时间 隐私保护 他控技术 Bayes决策树
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 所属期刊栏目: 汽车安全
• 页码范围: 38-45
• 页数: 8页
• 分类号: U461.91
• 字数: 5132字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-8484.2017.01.004

摘要

实现对驾驶倾向性、汽车类型的动态识别对构建以人为中心的汽车安全驾驶辅助系统具有重要意义.本文以驾驶员隐私保护为基础,利用车载全球定位系统(GPS)捕获的行程时间,建立基于Bayes决策树的人车特征动态辨识模型,识别汽车不同类型及其驾驶员倾向性.通过设计实车和虚拟驾驶实验分别验证在不同渗透率条件下的人车特征辨识效果,验证结果表明,本文建立的人车特征辨识模型准确率在80％以上,明显优于传统决策树模型;通过设计仿真实验验证了考虑驾驶倾向性的微观仿真和实际情况具有较好相合性,仿真验证结果间接证明本文研究成果的合理性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王晓原	山东理工大学智能交通研究所	112	1271	18.0	30.0
3	张敬磊	山东理工大学智能交通研究所	39	412	10.0	19.0
6	刘亚奇	山东理工大学智能交通研究所	10	24	2.0	4.0