作者：杨津达,曹永春,林强,满正行,刘新帅 单位：西北民族大学 出版：《西北民族大学学报(自然科学版)》2019年第04期 页数：8页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFXMXB2019040020 DOC编号：DOCXMXB2019040029 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《基于手机传感器的握持方式判断及运动状态识别》PDF+DOC2017年第02期 黄一鸣,雷航,周瑞,桑楠 《基于加速度传感器的人体跌倒检测方法》PDF+DOC2017年第02期 孙子文,孙晓雯 《基于SVM和阈值分析法的摔倒检测系统》PDF+DOC2017年第07期 陈玮,周晴,曹桂涛 《基于手机传感器数据的交通出行调查实证评估》PDF+DOC2020年第01期 杨飞,郭煜东,JINJP,吴海涛 《一种羽毛球挥拍运动分析装置》PDF+DOC2018年第12期 陈佩,金立左,李久贤 《基于分散熵和支持向量机的运动状态识别》PDF+DOC2019年第07期 杨智超,李国辉,李佳韵,申嘉琪 《基于SVM的加速度传感器积累误差消除方法》PDF+DOC2012年第06期 徐时伟,沈海斌 《基于三轴加速度信号的实时人体状态识别算法》PDF+DOC2012年第11期 李娜,侯义斌,黄樟钦,韩广利,张会兵 《三轴加速度传感器安装误差标定方法研究》PDF+DOC2011年第11期 张辉,柴伟,罗强,刘漫霞 《支持向量机在目标融合识别中的应用》PDF+DOC2011年第S1期 魏晓明,王明皓

    • 准确获取交通状态是实现智能交通的重要环节之一.为实时检测车辆行驶状态，进而提取出当前道路的运行状况，来研究基于手机传感器的车辆行驶状态数据收集及交通状态识别.首先，应用手机内嵌的加速度传感器获取车辆的实时行驶状态数据，然后构建基于SVM的交通状态识别模型.最后，利用一组真实的车辆运行状态数据集，验证提出的交通识别模型，获得了良好的识别性能，平均准确率达到89.05%。

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