Förarens identifiering är ett framväxande område av intresse för telematik, bilkontroll och försäkring. Nyligen gjorda arbeten visar att det kan vara möjligt att unikt identifiera en förare med hjälp av flera dedikerade sensorer. I detta dokument presenterar vi en strategi för föraridentifiering med enbart smartphone GPS-data. För våra experiment samlade vi in data från 38 förare i två månader. Vi kvantifierade förarens naturliga stil genom att extrahera en uppsättning 137 statistiska funktioner från data som genererats för varje avslutad resa. Analysen visar att när det gäller problemet med föraridentifiering uppnås en genomsnittlig noggrannhet på 82,3 % för förargrupper på 4-5 förare. Detta är jämförbart med det tillstånd av konst där mestadels en multisensor strategi har tagits. Dessutom visas det att vissa beteendemässiga attribut som hög körförmåga påverkan identifiering noggrannhet. Vi observerar att Random Forest Classifier erbjuder de bästa resultaten. Dessa resultat har stora konsekvenser för olika intressenter eftersom den föreslagna metoden kan identifiera en förare baserad på hans/hennes naturalistiska körstil som kvantifieras i termer av statistiska parametrar som extraheras från endast GPS-data.
Chowdhury m.fl. föreslog en metod för identifiering av förare som endast använder GPS-data REF.
Investigations on Driver Unique Identification from Smartphone’s GPS Data Alone
{'venue': None, 'journal': 'Journal of Advanced Transportation', 'mag_field_of_study': ['Engineering']}