10.16208/j.issn1000-7024.2017.10.021
基于聚类分析的集团驾驶人员分类
为说明集团驾驶人员在驾驶行为方面的共同特征,帮助集团对驾驶人员进行统一的管理和培训,采用K-means和高斯混合模型算法(GMM)对某车祸预防系统记录的驾驶人员在北京城市交通中的驾驶行为告警信息进行分析,把车道偏离、车距检测、限速警示、城市前碰撞、车辆前部碰撞、加速度超过阈值这6种告警信息按照驾驶人员的实际驾驶时长统计驾驶人员的告警频率,按照告警次数特征进行聚类,分析出不同驾驶人员存在的共同不良驾驶行为.
集团驾驶人员、运营车辆、驾驶行为、聚类分析、驾驶行为共同特征
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TP399(计算技术、计算机技术)
2017-12-01(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共6页
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