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原文传递一种基于智能手机的驾驶行为检测方法

专利名称：	一种基于智能手机的驾驶行为检测方法
摘要：	本发明公开了一种基于智能手机的驾驶行为检测方法，涉及车辆驾驶习惯的监测，属于智能交通的技术领域。利用智能手机采集不同驾驶行为场景下的惯性传感器数据，从不同驾驶行为场景下的惯性传感器数据中剪切各驾驶行为的标准模板并挖掘出基于邻近算法学习机的判断法则，采用判断法则对智能手机采集的待检测数据进行初步分类并截取初步分类结果对应采样时间间隔内的待检测数据作为带有运动的片段，采用动态时间规整算法对比初步分类结果对应的标准模板和带有运动的片段，根据对比结果判定待检测数据对应的驾驶行为，能够在各种自然环境可靠运行，全天候输出高精度的驾驶行为数据，大幅提高检测系统的可靠性、准确率和效率。
专利类型：	发明专利
国家地区组织代码：	江苏;32
申请人：	南京航空航天大学
发明人：	孙蕊;程琦
专利状态：	有效
申请日期：	2018-12-27T00:00:00+0800
发布日期：	2019-05-07T00:00:00+0800
申请号：	CN201811609124.4
公开号：	CN109720353A
代理机构：	南京经纬专利商标代理有限公司
代理人：	熊玉玮
分类号：	B60W40/09(2012.01);B;B60;B60W;B60W40
申请人地址：	210016 江苏省南京市秦淮区御道街29号
主权项：	1.一种基于智能手机的驾驶行为检测方法，其特征在于，利用智能手机采集不同驾驶行为场景下的惯性传感器数据，从不同驾驶行为场景下的惯性传感器数据中剪切各驾驶行为的标准模板并挖掘出基于邻近算法学习机的判断法则，采用判断法则对智能手机采集的待检测数据进行初步分类并截取初步分类结果对应采样时间间隔内的待检测数据作为带有运动的片段，采用动态时间规整算法对比带有运动的片段与各驾驶行为的标准模板，根据对比结果判定待检测数据对应的驾驶行为。 2.根据权利要求1所述一种基于智能手机的驾驶行为检测方法，其特征在于，对不同驾驶场景下的惯性传感器数据和待检测数据进行卡尔曼滤波处理。 3.根据权利要求1所述一种基于智能手机的驾驶行为检测方法，其特征在于，不同驾驶行为场景下的惯性传感器数据为车辆三轴角速度和三轴加速度。 4.根据权利要求1所述一种基于智能手机的驾驶行为检测方法，其特征在于，从不同驾驶行为场景下的惯性传感器数据中剪切各驾驶行为的标准模板的方法为：截取驾驶员采取已标记驾驶行为时间间隔内的惯性传感器数据组成该驾驶行为的标准模板。 5.根据权利要求1所述一种基于智能手机的驾驶行为检测方法，其特征在于，采用动态时间规整算法对比带有运动的片段与各驾驶行为的标准模板，根据对比结果判定待检测数据对应的驾驶行为的具体过程为：利用动态时间规整算法计算带有运动的片段的各待检测数据与驾驶行为标准模板的各惯性传感器数据的距离，对带有运动的片段的各待检测数据与驾驶行为标准模板的各惯性传感器数据的距离加权求平均得到带有运动的片段与各驾驶行为的标准模板的对比结果，计算得到最小对比结果的标准模板所对应的驾驶行为即为待检测数据对应的驾驶行为。 6.一种基于智能手机的驾驶行为风险分析方法，其特征在于，采用权利要求1至5中任意一项所述基于智能手机的驾驶行为检测方法判定待检测数据对应的驾驶行为，以判定的驾驶行为为基础数据评估各驾驶行为的风险等级。
所属类别：	发明专利