基于智能终端的疏忽驾驶检测系统

• 作者: 乔治 俞嘉地 徐翔宇 李明禄
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 疏忽驾驶 移动感知 多普勒效应 主成分分析 支持向量机
• 年，卷（期）: 2017,（6）
• 所属期刊栏目: 开发研究与工程应用
• 页码范围: 264-269,275
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 5857字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2017.06.043

摘要

为对疏忽驾驶行为进行细粒度检测和识别,基于智能终端设计疏忽驾驶检测系统,通过智能手机的扬声器和麦克风对疏忽驾驶行为进行实时检测.根据疏忽驾驶行为的定义从中抽象出4个具体动作,即转身、拿取、捡拾和手部持续小动作,分析动作所产生多普勒效应的特有模式,并利用主成分分析方法提取数据特征,采用支持向量机对其进行训练,输出一个能支持细粒度识别的分类器模型.实验结果表明,该系统判断疏忽驾驶行为的平均识别精度可达93.72％,具有较好的检测性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李明禄	上海交通大学电子信息与电气工程学院	95	847	15.0	25.0
2	俞嘉地	上海交通大学电子信息与电气工程学院	5	19	2.0	4.0
3	徐翔宇	上海交通大学电子信息与电气工程学院	2	0	0.0	0.0
4	乔治	上海交通大学电子信息与电气工程学院	1	0	0.0	0.0