10.19678/j.issn.1000-3428.0050708
基于凝聚层次的驾驶行为聚类与异常检测方法
目前基于视频的异常行为检测主要针对单车受限场景,难以对运输全过程进行监控.而GPS轨迹分析也以对单车进行先验阈值判断为主,缺乏数据深层次分析与信息挖掘步骤.为此,提出一种基于GPS数据的驾驶行为异常检测方法.利用时间、速度、加速度、方向、转角等全局与局部特征及其对应的统计量,构建车辆驾驶行为的特征属性,并基于多特征对已有的商用车轨迹数据进行聚类分析,得到区域性车辆异常驾驶行为检测结果.实验结果表明,该方法能够准确判断待测车辆的超速、急加速/减速、频繁变道等典型异常驾驶行为.
异常驾驶行为、凝聚层次、聚类、多特征、结构距离、拉普拉斯变换
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TP391.7(计算技术、计算机技术)
国家重点研发计划项目2017YFC0804806;国家自然科学基金61603058;陕西省重点研发计划项目2018ZDCXL-GY-05-01
2019-03-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共6页
196-201
