论文摘要
针对驾驶行为识别问题,利用智能手机传感器采集相应车辆的加速度、角速度信息,并用手机角度信息对原始数据进行矫正处理。传统的驾驶行为识别方法须事先对原始数据单元人为进行特征提取。为改善繁琐的人工特征提取方法,提出一种驾驶行为识别领域基于改进的卷积神经网络的特征提取方法。原始数据经过组合后,作为卷积神经网络的输入。通过改变卷积神经网络的损失函数,提高类内样本特征的相似度,再将提取的特征作为核极限学习机的输入。实验结果表明,该方法可有效识别车辆的静止、急加速、急减速、正常行驶、左转弯、右转弯等驾驶行为。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 胡松,吴仲城,张俊
关键词: 特征提取,卷积神经网络,手机传感器,核极限学习机
来源: 计算机应用与软件 2019年01期
年度: 2019
分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑
专业: 汽车工业,自动化技术
单位: 中国科学院合肥物质科学研究院强磁场科学中心,中国科学技术大学
基金: 国家自然科学基金项目(61273323)
分类号: TP212;U463.6
页码: 59-66+87
总页数: 9
文件大小: 2384K
下载量: 303
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