基于 CAN-BUS 传感器数据的驾驶员识别机器学习方法
机器学习
2022-07-25 v1 信号处理
摘要
从控制器局域网（CAN-BUS）视角看，驾驶员识别是现代装饰车辆的一个重要领域。许多传统系统被用于识别驾驶员。更进一步，大多数研究人员使用 CAN-BUS 的传感器数据，但由于不同车型协议存在差异，存在一些困难。我们的目标是通过基于驾驶行为分析的监督学习算法来识别驾驶员。为确定驾驶员，提出一种驾驶员验证技术，利用 CAN 传感器数据的测量来评估驾驶模式。本文使用车载诊断（OBD-II）从 CAN-BUS 传感器捕获数据，且传感器列于 SAE J1979 声明下。根据 OBD-II 的服务，驾驶识别是可行的。然而，我们在包含 10 名驾驶员的完整数据集和包含两名驾驶员的部分数据集上获得了两类准确率。与驾驶员数量较多时相比，驾驶员数量较少时准确率更好。与基线算法相比，我们在准确率方面取得了统计显著的结果。
引用
@article{arxiv.2207.10807,
title = {A Machine Learning Approach for Driver Identification Based on CAN-BUS Sensor Data},
author = {Md. Abbas Ali Khan and Mphammad Hanif Ali and AKM Fazlul Haque and Md. Tarek Habib},
journal= {arXiv preprint arXiv:2207.10807},
year = {2022}
}