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文檔簡介
1、美國交通部在國家智能交通系統(tǒng)項目規(guī)劃中明確規(guī)定了智能交通系統(tǒng)的7大領(lǐng)域,分別是出行和交通管理系統(tǒng)、出行需求管理系統(tǒng)、公交運營系統(tǒng)、商務(wù)車輛運營系統(tǒng)、電子收費系統(tǒng)、應(yīng)急管理系統(tǒng)、先進(jìn)的車輛控制和安全系統(tǒng)?;诶霉娰Y源解決問題的移動感知這一理念,現(xiàn)有研究者提出一種方案。使用參與者手機(jī)上的傳感器結(jié)合GPS及基站信號等信息判斷參與者出行信息,綜合一定數(shù)量的參與者提供的信息,推斷出城市公交的運行狀況,預(yù)估到達(dá)時間。這種方法有獨立于公交運營方、
2、低成本、不局限于本地的優(yōu)點。
本文使用手機(jī)加速度傳感器識別個人上下公交車行為的方法有低功耗、數(shù)據(jù)量小的優(yōu)點??梢允褂眉铀俣葌鞲衅髋袛嗍欠裼猩舷萝囆袨榘l(fā)生,然后再使用GPS輔助判斷公交車線路及實時位置,從而預(yù)估公交到達(dá)時間。這樣可以減少GPS使用時間、降低手機(jī)能耗。
本文的研究目標(biāo)是使用個人手機(jī)上的加速度傳感器數(shù)據(jù),識別出個人在日常交通行為中的上下公交車兩種行為。主要研究內(nèi)容包括:
(1)實現(xiàn)了使
3、用智能手機(jī)即時識別上下公交車行為的方案。本文使用智能手機(jī)監(jiān)測人體行為的加速度數(shù)據(jù),發(fā)送到終端計算機(jī),后臺使用滑動窗口將連續(xù)的數(shù)據(jù)截取成數(shù)據(jù)段,對每段數(shù)據(jù)提取出可以區(qū)別不同行為的特征值,使用訓(xùn)練好的分類器進(jìn)行分類,識別出有無發(fā)生上下公交車行為。
(2)采集實際場景數(shù)據(jù)進(jìn)行實驗,驗證使用手機(jī)加速度傳感器識別上下公交車行為這一方法的可行性,并評估其準(zhǔn)確率。模式分析法進(jìn)行行為識別需要不同類別組成分類庫,因此本文采集了日常生活中最常
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