Abstract-The DrivingStyles arkitektur integrerar både data mining tekniker och neurala nätverk för att generera en klassificering av körstilar genom att analysera förarens beteende längs varje rutt. I synnerhet, baserat på parametrar som hastighet, acceleration och varv per minut av motorn (rpm), har vi implementerat en neural nätverk baserad algoritm som kan karakterisera den typ av väg på vilken fordonet rör sig, samt graden av aggressivitet av varje förare. Det slutliga målet är att hjälpa förare att korrigera dåliga vanor i sitt körbeteende, samtidigt som de erbjuder användbara tips för att förbättra bränsleekonomin. I detta arbete drar vi nytta av två nyckelpunkter: utvecklingen av mobila terminaler och tillgången till ett standardgränssnitt för att få tillgång till bildata. Vår DrivingStyles plattform för att uppnå en symbios mellan smartphones och fordon som kan få den förra att fungera som en ombordenhet. Resultaten visar att neurala nätverk kunde uppnå en hög grad av exakthet vid klassificering av både väg- och förartyper baserat på användarspår. DrivingStyles är för närvarande tillgänglig på Google Play Store-plattformen för gratis nedladdning, och har uppnått mer än 1550 nedladdningar från olika länder på bara några månader.
Drivingstyles REF är ett av de exempel som gör det möjligt att varna föraren baserat på det analyserade beteendet.
DrivingStyles: A smartphone application to assess driver behavior
{'venue': '2013 IEEE Symposium on Computers and Communications (ISCC)', 'journal': '2013 IEEE Symposium on Computers and Communications (ISCC)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}