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原文传递自然驾驶环境下的分心行为识别

题名：	自然驾驶环境下的分心行为识别
正文语种：	中文
作者：	张一豪
关键词：	分心驾驶行为目标识别车辆运动特征判别指标态势感知
摘要：	驾驶人分心是导致交通事故的主要原因之一.本研究提出一种基于非侵入式车辆运动特征的驾驶分心识别方法:首先,从自然驾驶数据集中提取大量跟驰样本;然后采用态势感知的方法依托典型场景提取出三类分心跟驰片段和正常跟驰片段,并建立了仅包含车辆运动学特征的分心判别指标集;最后,建立了多分类LSTM深度学习模型,并与SVM和Adaboost模型分类结果进行了对比.结果表明:LSTM识别的平均召回率和平均F1值为0.90和0.82,不同类别分心识别的误报率在10％以下.本研究可为车辆分心预警系统和驾驶风险倾向性评估提供方法基础.
会议日期：	201907
会议举办地点：	台北
会议名称：	第27届海峡两岸都市交通学术研讨会
出版日期：	2019-06-30
母体文献：	第27届海峡两岸都市交通学术研讨会论文集
分类号：	TP391.41