专利名称: |
一种基于时间序列聚类分析的异常驾驶行为判别方法 |
摘要: |
本发明公开了一种基于时间序列聚类分析的异常驾驶行为判别方法,包括以下步骤:S1:通过多个传感器采集车辆驾驶过程中的数据;S2:利用特征提取模块对步骤S1采集的传感器数据提取特征数据;S3:对步骤S2提取的特征数据进行离散小波变换处理,得到每辆车的时间序列数据;S4:最后通过层次聚类算法对步骤S3得到的时间序列数据进行分析,根据分析结果识别出车辆的异常行驶行为,生成驾驶行为分析结果。本发明大大提高了判别的准确性、效率和稳定性,提升了交通运行的安全性,能够对复杂的驾驶行为进行分析。 |
专利类型: |
发明专利 |
国家地区组织代码: |
江苏;32 |
申请人: |
东南大学 |
发明人: |
王炜;辛泽昊;梁鸣璋;罗天铭 |
专利状态: |
有效 |
发布日期: |
2019-01-01T00:00:00+0800 |
申请号: |
CN201810213616.5 |
公开号: |
CN108438001A |
代理机构: |
南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 |
代理人: |
饶欣 |
分类号: |
B60W40/09(2012.01)I;B;B60;B60W;B60W40;B60W40/09 |
申请人地址: |
211189 江苏省南京市江宁区东南大学路2号 |
主权项: |
1.一种基于时间序列聚类分析的异常驾驶行为判别方法,其特征在于:包括以下步骤:S1:通过多个传感器采集车辆驾驶过程中的数据;S2:利用特征提取模块对步骤S1采集的传感器数据提取特征数据;S3:对步骤S2提取的特征数据进行离散小波变换处理,得到每辆车的时间序列数据;S4:最后通过层次聚类算法对步骤S3得到的时间序列数据进行分析,根据分析结果识别出车辆的异常行驶行为,生成驾驶行为分析结果。 |
所属类别: |
发明专利 |