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一种基于时间序列聚类分析的异常驾驶行为判别方法
| 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 |
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