DrivingStyles：用于驾驶风格与油耗表征的移动平台

智能交通系统（ITS）依靠联网车辆应用来解决现实世界的问题。目前正在进行相关研究以支持安全、出行和环境应用。本文提出了DrivingStyles架构，该架构采用数据挖掘技术和神经网络，基于驾驶员特征来分析并生成驾驶风格和油耗的分类。具体而言，我们实现了一种能够表征每位驾驶员激进程度的算法。我们还开发了一种方法，利用从车辆电子控制单元（ECU）获取的一组变量，实时计算点燃式和柴油车辆的油耗及环境影响。本文展示了驾驶风格对油耗的影响，及其与每辆车产生的温室气体排放之间的相关性。总体而言，我们的平台能够辅助驾驶员纠正不良驾驶习惯，同时提供有用的建议以改善燃油经济性和驾驶安全性。