基于Android傳感器的駕駛事件識別關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、毋庸置疑,智能手機已經(jīng)成為人們生活中的必需品,以 Android和 iOS為主流的智能操作系統(tǒng)使得手機具備如同 PC桌面系統(tǒng)一般可擴展性,能夠“隨時隨地”提供各種娛樂和信息資訊。從蘋果公司創(chuàng)新性地將傳感器應(yīng)用到蘋果 iphone4手機開始,手機的功能不再僅僅具備通話與短信功能,而是具備更強的智能“感知”能力。目前智能手機內(nèi)置的傳感器主要用于開發(fā)電子羅盤、體感游戲或提升用戶體驗的屏幕旋轉(zhuǎn)等。
　　而伴隨我國城市汽車數(shù)量井噴式的增長,

2、道路交通擁堵已經(jīng)嚴重影響著人們的日常生活,而頻發(fā)的嚴重交通事故引發(fā)全社會對于交通安全的關(guān)注與重視。國內(nèi)外對于交通事故的統(tǒng)計分析指出,引發(fā)交通事故的主要原因來自駕駛者,而由周圍環(huán)境或車輛自身造成的比例較小。同時研究表明,當駕駛者處于監(jiān)督狀態(tài)時其駕駛行為往往更具安全性。
　　本文將利用Android智能手機的傳感器,將智能手機的功能擴展性到駕駛識別領(lǐng)域中。車輛行駛過程的加速度信息能夠反映當前車輛行駛的有效信息,比如正常行駛的加速減速以

3、及轉(zhuǎn)向,或者危險駕駛引發(fā)的急剎車或緊急轉(zhuǎn)向等情形。智能手機具有“隨時隨地”“感知”的特性,因此將其以特定姿態(tài)放置在車輛內(nèi),就能夠采集“宿主”車輛行駛過程中的實時加速度,從而識別當前車輛的駕駛情況。
　　目前,智能手機傳感器識別駕駛事件的研究方法,主要是將加速度測試模板與已知參考模板分別計算最短距離,對應(yīng)的值最小,則將這段時間的駕駛識別為對應(yīng)的事件。主要應(yīng)用的算法有兩種:一種是廣泛應(yīng)用到孤立語音識別的動態(tài)時間規(guī)劃算法(DTW);另一

4、種是時間序列相似性度量的符號集近似算法(SAX)。SAX相較于 DTW算法時間復(fù)雜度低,但PAA數(shù)據(jù)分割降維過程中容易丟失時間序列的極值信息。
　　針對DTW與SAX算法的不足之處,本文在SAX算法的基礎(chǔ)上利用擴展的符號集近似算法(Extended SAX,簡稱 E-SAX),對 PAA分割的每一分段數(shù)據(jù)保留其極值信息,并對字符化后的序列應(yīng)用最長公共子序列(LCS)進行模式識別的匹配度計算,從而提高駕駛事件識別的準確率。除此之外,