TripMD：基于 motif 分析的驾驶模式研究
人工智能
2021-07-06 v4
摘要
在过去的几十年中，处理驾驶数据并研究驾驶行为受到越来越多的关注，其应用范围从车险定价到政策制定。分析驾驶行为的一种常见策略是研究驾驶员执行的操纵动作。本文中，我们提出 TripMD，一个从传感器记录（如加速度）中提取最相关驾驶模式并提供便于研究的可视化的系统。此外，我们使用公开的自然驾驶数据集 UAH-DriveSet 测试我们的系统。我们表明：（1）我们的系统能从单个驾驶员提取丰富的、对理解驾驶行为有意义的驾驶模式；（2）我们的系统可用于从一组我们已知其行为的驾驶员中识别未知驾驶员的行为。
引用
@article{arxiv.2007.03727,
title = {TripMD: Driving patterns investigation via Motif Analysis},
author = {Maria Inês Silva and Roberto Henriques},
journal= {arXiv preprint arXiv:2007.03727},
year = {2021}
}
备注
14 pages, 11 figures, to be published in Expert Systems with Applications