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基于驾驶员行为问卷的驾驶风格分析

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简介:
本研究通过设计并发放针对驾驶员行为的问卷调查,收集大量驾驶者的行为数据,旨在深入分析和分类不同的驾驶风格。 本研究旨在探讨驾驶员行为模式及其分类特征,并以此为基础为更高级的驾驶辅助系统提供支持。在北京对225名非职业司机进行了标准驾驶员行为问卷(DBQ)调查,以获取他们的自我报告数据。通过统计分析验证了该问卷的有效性,并采用验证性因素分析来探索潜在的因素结构。 从问卷中提取出四个关键特征:速度优势、空间占用、竞争权和竞争空间优势,用以量化驾驶者的特性。基于模糊C均值算法,利用这四项指标进行驾驶员分类研究并确定合理的类别数量。通过统计方法评估不同类别的分布情况,并将其与受访者过去五年内是否发生过交通事故的报告结果相比较。 结果显示,这些分类能够准确反映实际驾驶状况。此外,还分析了人口统计数据和驾驶行为类型之间的关联性:女性比男性更倾向于谨慎驾驶;而年龄较大且经验较少的新手司机则表现出更加保守、适度的行为模式。

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    本研究通过设计并发放针对驾驶员行为的问卷调查,收集大量驾驶者的行为数据,旨在深入分析和分类不同的驾驶风格。 本研究旨在探讨驾驶员行为模式及其分类特征,并以此为基础为更高级的驾驶辅助系统提供支持。在北京对225名非职业司机进行了标准驾驶员行为问卷(DBQ)调查,以获取他们的自我报告数据。通过统计分析验证了该问卷的有效性,并采用验证性因素分析来探索潜在的因素结构。 从问卷中提取出四个关键特征:速度优势、空间占用、竞争权和竞争空间优势,用以量化驾驶者的特性。基于模糊C均值算法,利用这四项指标进行驾驶员分类研究并确定合理的类别数量。通过统计方法评估不同类别的分布情况,并将其与受访者过去五年内是否发生过交通事故的报告结果相比较。 结果显示,这些分类能够准确反映实际驾驶状况。此外,还分析了人口统计数据和驾驶行为类型之间的关联性:女性比男性更倾向于谨慎驾驶;而年龄较大且经验较少的新手司机则表现出更加保守、适度的行为模式。
  • 群:无监督学习聚类方法
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    本研究提出了一种基于无监督学习的方法来对驾驶员的行为进行分类和分析,旨在识别不同驾驶风格的群体。通过聚类技术揭示驾驶行为模式,为交通安全与智能驾驶系统开发提供数据支持。 在该项目中,我们致力于构建一个统计模型来基于CAN总线传感器数据对驾驶员行为进行聚类分析。我们将采用层次聚类方法识别并分组不同驾驶风格的司机。这种分类能够帮助改进驾驶性能。 为了准备资料,首先需要清理overview.csv 数据集:该数据集包含42个参数(列)和60个变量(观测值)。在数据分析前,我们需要进行一系列的数据清洗工作,包括类型转换以及将缺失值替换为零的操作。通过绘制相关系数矩阵,我们可以识别出具有最低相关性的变量,并将其作为解释变异性的关键因素。这一步骤有助于减少需要考虑的参数数量。 特征id:代表车辆唯一标识符。 odo:表示车辆里程表读数(以公里计)。 dist:指在特定时间段内行驶的距离。 fuelc:报告期间内的总燃油消耗量,包括行驶、怠速以及使用取力器时的情况(升为单位)。 idle:发动机处于怠速模式下的运行时间,格式如HH:MM:SS表示法。 pause:发动机暂停工作的时间段长度,以HH:MM形式记录。
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    《驾驶者行为分析》是一份专注于研究驾驶员在不同情境下的决策、反应及习惯的专业报告。通过数据分析和实证研究,探讨提高道路安全性和交通效率的方法。 驾驶员行为分析的SCI论文对于从事车联网研究的人来说具有很高的参考价值。建议相关领域的研究人员可以对此进行深入探讨。
  • SVM类_SVM_疲劳检测_SVM类_疲劳
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    本项目运用支持向量机(SVM)算法,旨在开发一种高效的驾驶员疲劳驾驶检测系统,通过分析驾驶员行为数据来识别潜在的安全风险。 基于支持向量机(SVM)的疲劳驾驶检测系统利用非接触式神经网络技术已成为当前研究领域的热点方向。这种方法有效解决了传统接触式疲劳检测方法对驾驶员造成的干扰,同时也克服了单一信号源在反映疲劳程度上的局限性。通过设计专门的神经网络模型来分类多来源信息,实现了高精度和高速度的疲劳状态检测。选择合适的特征值对于提高网络检测准确率以及精确反映驾驶员的疲劳程度至关重要。基于生理信号进行驾驶者疲劳监测具有较高的可靠性和准确性。
  • 积神经网络方法
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    本研究提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的驾驶行为分析方法,通过深度学习技术有效识别和预测驾驶员的行为模式。 本段落提出了一种基于卷积神经网络的驾驶行为分析算法,在人脸定位的基础上实现了驾驶员疲劳检测与行为检测。对于疲劳检测任务,研究了不同感受野对疲劳检测精度的影响,并确定了最佳模型结构;在行为检测方面,考虑到各种行为对应作用域大小不一的特点,设计了一种多尺度特征的多支路注意力网络模型。该模型通过提取多种尺度的特征实现分类,并运用注意力机制来增强判别性特征。实验结果表明,这种方法能够与现有的主流卷积神经网络模型结合使用并显著提高驾驶行为分析的准确性。
  • CDC
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    《CDC驾驶员》是一部聚焦于疾病控制与预防中心(CDC)专业人员在应对突发公共卫生事件中驾驶特种车辆运输医疗物资、进行现场勘查的故事。这部作品通过紧张刺激的情节展现了一线工作人员的责任感和专业精神,带领观众深入了解这些幕后英雄的工作日常及挑战。 在手机连接电脑之后查看设备管理器,如果发现缺少CDC驱动程序,则需要先安装该驱动。随后更新驱动程序,在浏览计算机选项中选择从列表中选取,并且选择端口下厂商中的一个,点击后会在右侧型号中看到virtual com port,然后进行安装即可完成设置。
  • NGSIM数据集特征提取及高斯聚类:以换道探讨多样性
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    本研究利用NGSIM数据集,通过提取驾驶员换道行为特征,并采用高斯混合模型进行聚类分析,深入探究驾驶风格的多样性和分类方法。 本段落基于NGSIM数据集(包括i-80和US101路段)进行驾驶风格特征提取与高斯聚类分析,重点研究换道工况下的驾驶行为多样性。 具体步骤如下: 1. 使用对称指数移动平均滤波算法(sEMA)对原始数据进行了清洗及预处理; 2. 精细处理车辆数据:包括生成伪ID、填补缺失值、识别不同类型的车辆以及过滤掉多次变道和轨迹重叠的数据,确保每次换道操作的独立性; 3. 设计了一套详细的基于换道工况的驾驶风格特征表; 4. 从i-80和US101路段中提取了符合条件的驾驶行为数据,并进行了相关性的分析; 5. 应用高斯聚类算法对上述特征矩阵进行分类,结果显示该方法能够有效识别不同的驾驶风格。此外,还可以尝试其他类型的聚类算法(如SVM、K-means)以进一步验证结果。 整个研究过程中所使用的代码具有良好的扩展性,并且通过实验表明了数据集的有效性和分析模型的可靠性。
  • 深度学习识别项目(含源码、数据集、模型及说明).7z
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    本项目提供一个基于深度学习算法的驾驶员分心行为识别解决方案,内含源代码、训练数据集、预训练模型及相关文档说明。 基于深度学习实现驾驶员分心驾驶行为识别项目包含源码、数据集、模型及详细项目介绍。压缩包内容包括: - 输入一张图片后输出驾驶员状态及其概率: - c0: 安全驾驶 - c1: 右手打字 - c2: 右手打电话 - c3: 左手打字 - c4: 左手打电话 - c5: 调收音机 - c6: 喝饮料 - c7: 拿后面的东西 - c8: 整理头发和化妆 - c9: 和其他乘客说话 项目使用工具: - OpenCV - Matplotlib - Pytorch - TensorboardX 代码介绍: - data_mean.py:统计训练图片的均值与标准差。 - splite_valid.py :分离验证集与训练集。 - visual_classes.py : 浏览每个驾驶状态。 - visual_samples.py: 浏览随机样本。 - model_plot.py: 利用TensorboardX进行模型绘制。 项目源码、数据及其他文件均包含在压缩包内,提供完整的实现方案和环境配置说明。
  • 深度学习心与疲劳预警系统:利用YOLOv5和DeepSort检测危险
    优质
    本研究开发了一套基于深度学习的预警系统,采用YOLOv5进行实时目标检测及DeepSort算法跟踪,有效识别并预警驾驶员的分心与疲劳行为,提升行车安全。 基于深度学习+YOLOv5+Deepsort的驾驶员分心驾驶行为(疲劳+危险行为)预警系统+源代码+文档说明.zip是一个经过导师指导并获得高评分的大作业设计项目,适用于课程设计及期末大作业使用。该项目包含完整的源代码和详细的文档说明,可直接下载后运行无需修改。 压缩文件内包括: - 源代码:涵盖基于深度学习技术、YOLOv5目标检测以及Deepsort目标跟踪算法的驾驶员分心驾驶行为预警系统的实现细节,如数据预处理、模型构建与训练、目标识别和追踪机制等。 - 文档说明:提供项目背景信息、设计目的、方法论介绍(包括代码结构)、相关数据集详情及使用指南等内容,有助于用户深入了解并有效利用该系统。 此系统运用深度学习技术,并结合先进的目标检测和跟踪算法,旨在帮助驾驶员及时察觉分心驾驶行为,从而提高行车安全。通过研究与应用这一预警机制,可以显著增强道路行驶的安全性。
  • 证据理论险状态识别方法 (2010年)
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    本文提出了一种基于证据理论的驾驶员行为风险状态识别方法。通过分析驾驶过程中的多种不确定性因素,采用证据推理模型评估和预测驾驶员的行为风险级别,以提高道路安全水平。 针对驾驶过程中危险性行为的有效识别问题,本段落基于证据理论提出了一套系统的驾驶行为险态辨识方法。在设定的显著性水平下,通过因子方差分析法从多个驾驶行为状态中提取关键因子,并构建了用于辨识驾驶风险的行为特征集。在此基础上,分别应用贝叶斯模型、FCM模型和神经网络模型来构建三类不同的驾驶行为险态识别器,以实现对危险驾驶行为的精准识别。为了减少不同模型之间结果差异带来的影响,本段落采用D-S证据理论融合了三种方法的结果,从而实现了更为准确地评估驾驶状态的风险等级。通过实际案例验证表明,在该系统下对于危险性驾驶行为的状态误判率仅为1.73%。