一种基于移动终端传感信息融合的驾驶行为识别方法

摘要

本发明公开了一种基于移动终端传感信息融合的驾驶行为识别方法，具体步骤包括数据获取、数据预处理、数据模板库构建和数据比对，在进行数据获取时先在智能手机上安装移动终端APP，并将智能手机放在车辆内随车行驶，在行驶过程不停获取到陀螺仪、磁感应器和加速度传感器的传感数据，同时提取传感器的不同方向的速度数据，组合成一种新的组合数据。本发明充分利用了智能手机陀螺仪、磁感应器和加速度传感器等传感信息，通过滤波、端点检测等数据预处理流程，采用时间序列算法的数据集合的比较，进而识别出既定的驾驶行为，提高了识别的准确率，同时提出特征库构建的方法，为驾驶行为识别的准确率、高效性提供更为有效辅助措施。

主权项

一种基于移动终端传感信息融合的驾驶行为识别方法，其特征在于，具体步骤如下：(1)数据获取：在智能手机上安装移动终端APP，并将智能手机放在车辆内随车行驶，在行驶过程不停获取到陀螺仪、磁感应器和加速度传感器的传感数据，同时提取传感器的不同方向的速度数据，组合成一种新的组合数据；(2)数据预处理：经过数据获取阶段，移动终端APP获取到由陀螺仪、磁感应器和加速度传感器组合成的新的数据集，在这个阶段，对所获取的数据进行滤波，剔除些异常数据信息，同时对这些数据信息进行端点检测，获取一些可以进行校验的、有效的时间序列数据值集合，以便进行数据模板库构建与数据比对；(3)数据模板库构建：在驾驶行为识别过程中，驾驶行为的模板库作为核心数据集合，在数据预处理后，采用特定场景的数据集合作为某一驾驶行为的特征库，以便于后续的数据比对；(4)数据比对：在这个阶段过程中，基于预先设置的驾驶行为模板库，利用时间序列DTW算法，将有效的时间序列数据值集合与模板库的序列数据值集合进行比较，进而得出该有效值与模板库的各种模板数据值的最大相似值，进而识别当前驾驶行为为哪一种驾驶行为。