作者：周后飞,刘华平,石红星 单位：中国人工智能学会;哈尔滨工程大学 出版：《智能系统学报》2016年第03期 页数：8页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFZNXT2016030170 DOC编号：DOCZNXT2016030179 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 将智能手机作为车辆异常驾驶行为检测工具，设计了一种车辆异常驾驶行为检测方法和系统。系统通过获取车载智能手机内部的加速度传感器数据、陀螺仪传感器数据以及磁场传感器数据，经坐标旋转和特征提取，并利用基于核方法极限学习机(核ELM)得到的驾驶行为在线分析算法，以实现能实时识别包括频繁变道、频繁变速及急刹车在内的多种车辆异常驾驶行为，并在车辆出现异常驾驶行为时开启报警语音。测试结果表明，基于核ELM算法的驾驶行为分类器性能比基于支持向量机(SVM)算法更好，提出的异常驾驶行为检测系统能有效识别各种驾驶行为。

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