Abstract-Driving stil kan karakteristiskt delas in i två kategorier: "typisk" (icke-aggressiv) och aggressiv. Att förstå och erkänna körhändelser som faller inom dessa kategorier kan vara till hjälp i fordonssäkerhetssystem. Potentiellt aggressivt körbeteende är för närvarande en ledande orsak till trafikolyckor i USA. Oftare än inte, förare är omedvetna om att de begår potentiellt aggressiva åtgärder dagligen. För att öka medvetenheten och främja förarsäkerheten föreslår vi ett nytt system som använder DTW (Dynamic Time Warping) och smarttelefonbaserad sensorfusion (accelerometer, gyroskop, magnetometer, GPS, video) för att upptäcka, känna igen och registrera dessa åtgärder utan extern bearbetning. Vårt system skiljer sig från tidigare körmönster igenkänning forskning genom att samla relaterade interaxiala data från flera sensorer till en enda klassificering. Det använder också Euler representation av enheten attityd (även baserat på sammanslagna data) för att underlätta klassificeringen. All bearbetning sker helt på smartphone.
Ett DTW- och Smartphone-baserat sensorfusionssystem, som använder Euler-representation, har föreslagits av REF för att skilja mellan säkert och osäkert beteende.
Driving style recognition using a smartphone as a sensor platform
{'venue': '2011 14th International IEEE Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC)', 'journal': '2011 14th International IEEE Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}