Sammanfattning av denna webbsida: Mänskliga körbeteenden är personliga och unika, och bilavtryck från förare kan vara till hjälp för att automatiskt identifiera olika körbeteenden och tillämpas vidare inom områden som bilstöldsystem. Nuvarande forskning tyder på att data i fordon Controller Area Network-BUS (CAN-BUS) kan användas som en effektiv representation av körbeteende för att känna igen olika förare. Det är dock svårt att fånga komplexa temporal funktioner i körbeteenden i traditionella metoder. Detta dokument föreslår en end-to-end djupinlärning ram genom att sammansmälta konvolutionella neurala nätverk och återkommande neurala nätverk med en uppmärksamhetsmekanism, som är mer lämplig för tidsserie CAN-BUS sensor data. Den föreslagna metoden kan automatiskt lära sig funktioner i körbeteenden och modell temporal funktioner utan professionell kunskap i funktioner modellering. Dessutom kan metoden fånga framträdande struktur funktioner av högdimensionella sensordata och utforska korrelationer mellan multisensordata för rika funktioner representationer av körbeteenden. Experimentella resultat visar att det föreslagna ramverket fungerar bra i den verkliga världen kör beteende identifiering uppgift, överträffar de senaste metoderna.
De staplade flera Convolutional Neural Networks (CNN) och Recurrent Neural Networks (RNN) för att illustrera fördelningen av kördata, där utmärkt föraridentifiering prestanda visades REF.
A Deep Learning Framework for Driving Behavior Identification on In-Vehicle CAN-BUS Sensor Data
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine', 'Engineering']}