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基于K近邻和支持向量机的醉酒驾驶识别方法的对比分析
| 题名： | 基于K近邻和支持向量机的醉酒驾驶识别方法的对比分析 |
| 正文语种： | 中文 |
| 作者： | 李振龙；韩建龙；赵晓华；朱明浩；董文会； |
| 关键词： | 智能交通；醉酒驾驶识别；K近邻；支持向量机；数据窗 |
| 摘要： | 醉酒驾驶严重威胁道路交通安全,对醉酒驾驶进行准确识别意义重大.利用驾驶模拟舱进行驾驶实验,提取醉酒驾驶和正常驾驶的驾驶行为参数.首先,通过方差分析和均值分析选取方向盘转角作为识别特征,并采用滑动数据窗求取方向盘转角均值序列,构建识别特征参数;然后,分别采用K近邻(KNN)和支持向量机(SVM)对驾驶状态进行识别,得到两种分类方法在不同道路线形的最高识别准确率及其相对应的最优数据窗;最后,对两种分类方法进行了对比分析.结果表明,SVM对醉酒驾驶的识别性能优于KNN;数据窗对KNN的识别准确率影响显著,对SV |
| 期刊名称： | 交通运输系统工程与信息 |
| 出版年： | 2015 |
| 期： | 05 |
| 页码： | 246-251 |
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