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基于移动群智感知的极端驾驶行为感知方法
基于移动群智感知的极端驾驶行为感知方法
摘要：随着汽车智能化和自动驾驶技术的迅速发展，驾驶行为感知成为了提高交通安全性能的关键任务。尤其是对于极端驾驶行为的感知，传统的传感器设备和人工检测往往存在局限性。为此，本文提出一种基于移动群智感知的极端驾驶行为感知方法。通过利用车载移动设备的分布式感知功能，结合双边卷积神经网络的深度学习技术，实现对驾驶行为的实时感知与识别。实验结果表明，该方法能够高效准确地感知极端驾驶行为，并为交通安全提供有效监控和预警手段。
关键词：移动群智感知；极端驾驶行为；双边卷积神经网络；深度学习；交通安全
1.引言
随着汽车智能化和自动驾驶技术的发展，对驾驶行为感知的需求愈发迫切。极端驾驶行为如超速、急刹车、频繁变道等已成为道路交通事故的重要因素。传统的驾驶行为感知方法主要依赖于传感器设备和人工检测，但存在设备成本高、感知范围受限、人工检测效率低等问题。在此背景下，借助移动群智感知的力量，结合深度学习技术，可以提高驾驶行为感知的效率和准确性。
2.相关工作
移动群智感知是一种通过利用大量车辆配备的移动设备，对道路环境和交通状况进行分布式感知和信息收集的方法。该方法能够实时获取并共享驾驶行为数据，为交通管理部门和驾驶员提供重要决策依据。同时，深度学习技术在图像识别、模式识别等领域取得了显著的成果。双边卷积神经网络（Bi-CNN）作为一种深度学习架构，结合了传统的卷积神经网络和全连接神经网络的优点，能够有效地提取图像特征并实现高精度的分类。
3.极端驾驶行为感知方法
本文提出的极端驾驶行为感知方法主要包括数据采集、特征提取和行为识别三个步骤。
3.1数据采集
借助移动群智感知的力量，通过设置移动设备上的驾驶行为感知应用程序，实时收集车辆行驶过程中的数据。该应用程序能够获取车辆的加速度、转向角度和车速等传感器数据，同时还能够捕捉车辆周围的图像数据。
3.2特征提取
将驾驶行为感知应用程序收集到的数据进行特征提取，主要包括时域特征和频域特征两个方面。时域特征指的是从传感器数据中提取的时间序列特征，包括加速度的平均值、方差和波峰等；频域特征指的是对加速度信号进行傅里叶变换后提取的频率分量特征。同时，对采集到的图像数据进行卷积操作，提取图像特征。
3.3行为识别
利用双边卷积神经网络对提取到的特征进行训练和分类，实现驾驶行为的识别。首先，将特征数据进行标准化处理，以便提高分类器的效果。然后，利用深度学习技术对标准化后的特征数据进行训练，通过反向传播算法调整神经网络的权重和偏置值。最后，利用训练好的双边卷积神经网络对新的数据进行预测和分类，即实现对极端驾驶行为的感知。
4.实验与结果
为验证所提方法的有效性，本文设计了一系列实验并进行了详细的结果分析。实验结果表明，利用移动群智感知和深度学习技术，能够高效准确地感知极端驾驶行为。并与传统的驾驶行为感知方法进行对比，证明所提方法的优越性。
5.结论与展望
本文提出了一种基于移动群智感知的极端驾驶行为感知方法，并利用双边卷积神经网络的深度学习技术实现了驾驶行为的实时感知与识别。实验结果表明，所提方法能够高效准确地感知极端驾驶行为，并为交通安全提供有效监控和预警手段。未来的研究可以将该方法与自动驾驶技术结合，实现更智能化的驾驶行为感知。此外，还可以进一步优化算法和模型，提高感知准确度和鲁棒性。
参考文献：
[1]Li,Q.,Yan,W.,Zhu,L.,...Xu,H.(2019).JointPredictionofVehicleTrajectoriesandMotions:ADeepLearningApproach.IEEETransactionsonIntelligentTransportationSystems,21(1),4-13.
[2]Wang,Y.,Zhou,X.,Chen,Y.,...Zhao,Y.(2018).TrafficFlow:JourneyTimePredictionforRide-sharingBasedonDataAnalysisandDeepLearning.IEEETransactionsonIntelligentTransportationSystems,19(4),1251-1262.
[3]Sun,L.,He,R.,&Liu,W.(2020).DeepLearning-basedReal-timeCollisionWarningforFrontalCrashAvoidance.IEEETransactionsonIntelligentTransportationSystems,21(5),2174-2184.