老年驾驶员轨迹数据中的异常行为检测
人工智能
2023-11-30 v1
摘要
给定道路网络和一组轨迹数据，异常行为检测（ABD）问题是识别在行程中表现出显著方向偏离、急刹车和加速的驾驶员。ABD 问题在许多社会应用中十分重要，包括轻度认知障碍（MCI）检测和老年驾驶员安全路线推荐。由于时间精细轨迹数据集规模庞大，ABD 问题在计算上具有挑战性。在本文中，我们提出一种边属性矩阵（Edge-Attributed Matrix），能够表示时间精细轨迹数据集的关键属性并识别异常驾驶行为。使用真实世界数据集的实验表明，我们的方法能识别异常驾驶行为。
引用
@article{arxiv.2311.17822,
title = {Anomalous Behavior Detection in Trajectory Data of Older Drivers},
author = {Seyedeh Gol Ara Ghoreishi and Sonia Moshfeghi and Muhammad Tanveer Jan and Joshua Conniff and KwangSoo Yang and Jinwoo Jang and Borko Furht and Ruth Tappen and David Newman and Monica Rosselli and Jiannan Zhai},
journal= {arXiv preprint arXiv:2311.17822},
year = {2023}
}
备注
IEEE HONET 2023