I detta dokument presenterar vi ett flexibelt kombinerat system, nämligen fordonsdriftsdetekteringssystemet (VADS), som kan upptäcka antingen det aktuella fordonsläget eller den aktuella köraktiviteten hos resenärer. Vårt föreslagna system är utformat för att vara lättviktigt i beräkning och mycket snabbt som svar på förändringar i resenärers fordon lägen eller körhändelser. Detektionsmodulen för fordonsläge är ansvarig för att känna igen både motordrivna fordon, såsom bilar, bussar och motorcyklar, och icke-motoriserade sådana, till exempel gång, och cyklar. Det bygger bara på accelerometer data för att minimera energiförbrukningen hos smartphones. Däremot använder köraktivitetsdetekteringsmodulen de data som samlas in från accelerometern, gyroskopet och magnetometern i en smartphone för att upptäcka olika köraktiviteter, dvs. stoppa, gå rakt, svänga vänster och svänga höger. Dessutom föreslår vi en metod för att beräkna den optimerade datafönsterstorleken och det optimerade överlappande förhållandet för varje fordonsläge och varje körhändelse från träningsdatauppsättningarna. De experimentella resultaten visar att denna strategi avsevärt ökar den övergripande förutsägelsenoggrannheten. Dessutom utförs många experiment för att jämföra effekterna av olika funktionsuppsättningar (tidsdomänfunktioner, frekvensdomänfunktioner, Hjorth-funktioner) samt effekterna av olika klassificeringsalgoritmer (Random Forest, Naïve Bayes, Decision Tree J48, K Nearest Neighbor, Support Vector Machine) som bidrar till förutsägelsenoggrannheten. Vårt system uppnår en genomsnittlig noggrannhet på 98,33 % när det gäller att upptäcka fordonslägen och en genomsnittlig noggrannhet på 98,95 % när det gäller att känna igen motorcyklisternas körhändelser vid användning av Random Forest-klassningsapparaten och en funktionsuppsättning som innehåller tidsdomänfunktioner, frekvensdomänfunktioner och Hjorth-funktioner. Dessutom, på en offentlig datauppsättning av HTC företag i New Taipei, Taiwan, vår ram får den totala noggrannheten på 97,33% som är betydligt högre än den senaste tekniken.
I det ovannämnda arbetet, Lu et al. REF presenterar ett system för att upptäcka fordonsläget och resenärernas köraktivitet.
Vehicle Mode and Driving Activity Detection Based on Analyzing Sensor Data of Smartphones
{'venue': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'journal': 'Sensors (Basel, Switzerland)', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science', 'Engineering']}