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文檔簡介
1、交通情境識別又稱為交通模式識別,是利用用戶的上下文信息對用戶所處的交通狀態(tài)的一種識別和感知,是人類行為識別的子問題。交通模式的自動識別可以替代傳統(tǒng)的居民出行調(diào)查方式,更加便捷的獲取大量居民的出行方式信息數(shù)據(jù)。用于城市的交通規(guī)劃,緩解城市交通壓力以及提高人們的出行效率。本文探究使用深度學(xué)習(xí)的方法對手機(jī)傳感器進(jìn)行建模完成交通情境識別。
本文首先研究了傳統(tǒng)的基于手機(jī)傳感器的交通模式識別方法,包括使用的手機(jī)傳感器類型、數(shù)據(jù)流處理過程、
2、以及傳統(tǒng)的分類方法的性能。本文研究的交通模式分類包括:公交、地鐵、出租、高鐵。根據(jù)研究需求采集并且構(gòu)建了相關(guān)交通模式識別的基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集。共進(jìn)行255次采集包含15名采集人員,采集6種不同部位,總共7861分鐘的數(shù)據(jù)。在基準(zhǔn)測試數(shù)據(jù)集上,本文提出兩種交通模式識別方案:一、基于多層的RNN交通模式識別方案。方案對傳感器進(jìn)行預(yù)處理后提取簡單的統(tǒng)計(jì)特征作為RNN網(wǎng)絡(luò)的輸入,使用多層或單層的lstm網(wǎng)絡(luò)提取時序特征用于交通模式識別,最終識別準(zhǔn)確率可
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