自己做网站卖能赚钱吗,免费logo设计一键生成无水印,设计工作室怎么接单,国家建设执业注册中心网站给定道路网络和一组轨迹数据#xff0c;异常行为检测 #xff08;ABD#xff09; 问题是识别在行程中表现出明显方向偏差、急刹车和加速的驾驶员。ABD 问题在许多社会应用中都很重要#xff0c;包括轻度认知障碍 #xff08;MCI#xff09; 检测和老年驾驶员的安全路线建… 给定道路网络和一组轨迹数据异常行为检测 ABD 问题是识别在行程中表现出明显方向偏差、急刹车和加速的驾驶员。ABD 问题在许多社会应用中都很重要包括轻度认知障碍 MCI 检测和老年驾驶员的安全路线建议。由于时间细节轨迹数据集的规模很大ABD 问题在计算上具有挑战性。在本文中我们提出了一种边缘属性矩阵该矩阵可以表示时间详细的轨迹数据集的关键属性并识别异常驾驶行为。使用真实世界数据集的实验表明我们的方法可以识别异常驾驶行为。 摘要本文涉及的问题是在给定道路网络和一组轨迹数据的情况下如何检测驾驶员在行程中表现出的显著方向偏差、急刹车和急加速等异常行为。这一问题在社会中有着广泛的应用尤其与老年驾驶员的轻度认知障碍检测和安全路线推荐有关。由于轨迹数据集的大规模和时间详细性这个异常行为检测问题在计算上是具有挑战性的。本文提出了一种边缘属性矩阵的方法能够代表时间详细轨迹数据集的关键属性并能够识别异常驾驶行为。通过真实世界数据集的实验证明了该方法的有效性。
引言在给定道路网络和一组轨迹数据的背景下异常行为检测问题旨在识别表现出显著方向偏差、急刹车和急加速的驾驶员。作者通过图形示例解释了问题的输入和输出强调了他们提出的模型具有捕捉几何、方向和拓扑特征的优点。
应用领域异常行为检测问题与识别老年驾驶员认知障碍有关。老年驾驶员在行程中面临许多挑战如错过路线、错误转弯、迷失方向等。一些行程呈现循环模式并且显著偏离预定路径。但并非所有偏离都是异常的有可能是由于各种原因如道路封锁、交通拥堵或紧急情况导致的正常行为。文中提到了老年驾驶员在行程中可能选择正确的路线但却频繁进行急加速的情况这可能是认知混乱或对道路网络条件缺乏认知的信号。
问题定义在问题的定义中作者将一次行程表示为一个有向图节点代表道路网络上的空间位置边代表道路段每条边都有时间详细的驾驶属性。异常行为检测问题被形式化为计算与方向偏差、急刹车和急加速相关的异常得分。
方法作者提出了一种边缘属性矩阵的方法用于表示时间详细轨迹数据集的关键属性并用于识别异常驾驶行为。该方法通过实验证明了其有效性。
相关工作文中介绍了与GPS轨迹分析相关的一系列先前研究这些研究主要集中在从一个特定起点到特定目的地的车辆行驶轨迹上采用不同的方法识别异常行为。这些方法包括基于聚类、分割和检测的各种技术。
实验和结果作者通过实验采集了老年驾驶员的轨迹数据利用Isolation Forest孤立森林算法进行异常检测。实验结果表明他们的方法在检测异常行为方面取得了较好的效果。文章提供了一些性能指标如准确率、F1分数等。
结论和展望本文通过提出一种基于边缘属性矩阵和Isolation Forest算法的方法有效地识别了老年驾驶员的异常行为。未来作者计划扩大数据集进一步改进算法以提高模型的性能。研究得到了国家科学基金会NSF和国家卫生研究院NIH的支持。
这篇文章深入浅出地介绍了异常行为检测问题突出了老年驾驶员认知障碍检测的实际应用。作者通过详细的问题定义、方法描述和实验结果呈现使读者能够全面了解他们的研究。文章通过实验结果验证了提出方法的有效性并提供了对未来研究的展望。 正文 这篇文章主要研究了在老年驾驶员的轨迹数据中可以检测到的异常行为。具体来说研究者关注的是老年驾驶员在行驶过程中出现的显著方向偏离、急刹车和加速等行为。这些异常行为的检测对于许多社会应用非常重要包括轻度认知障碍MCI的检测和为老年驾驶员提供安全路线建议。为了解决这个问题研究者提出了一种称为Edge-Attributed Matrix的方法可以表示轨迹数据集的关键属性并识别异常驾驶行为。通过使用真实世界数据集进行实验证明他们的方法可以有效地识别出异常驾驶行为。 人工智能工程师培训平台
工信部教考中心的人工智能算法工程师人社部的人工智能训练师中国人工智能学会的计算机视觉工程师、自然语言处理工程师的课程培训以及证书报名和考试服务。
1篇原创内容
公众号
