基于智能手机 IMU 传感器的电动滑板车路面识别
信号处理
2024-10-28 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
近年来，随着微型出行方式的普及，与电动滑板车相关的技术挑战日益重要。本文关注该领域的一项重要任务：路面识别。可靠且准确的路面识别方法有助于提升车辆的安全性与稳定性。此处提出一种数据驱动方法来识别电动滑板车处于道路还是人行道上。所提方法仅使用智能手机设备上广泛可用的惯性测量单元（IMU）传感器。深度神经网络（DNN）通过求解二分类问题来推断电动滑板车是在道路上还是人行道上行驶。我们收集了一个数据集，并应用及比较了若干不同的深度模型以及经典的机器学习方法用于该二分类问题。在包含两种路面的路线上的实验结果展示了 DNN 区分二者的能力。
引用
@article{arxiv.2302.12720,
title = {Surface Recognition for e-Scooter Using Smartphone IMU Sensor},
author = {Areej Eweida and Nimord Segol and Maxim Freydin and Niv Sfaradi and Barak Or},
journal= {arXiv preprint arXiv:2302.12720},
year = {2024}
}
备注
4 pages, Preprint