作者：翟书颖,李茹,郭阳 单位：江西省计算机学会;江西省计算技术研究所 出版：《计算机与现代化》2019年第07期 页数：7页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFJYXH2019070190 DOC编号：DOCJYXH2019070199 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《Android平台下的实时人体行为识别》PDF+DOC2018年第24期 贾小云,王二虎,吴敬一 《基于机器学习的铁路工务人员行为识别方法》PDF+DOC2019年第07期 杜成飞 《基于人工神经网络的人体识别算法研究》PDF+DOC 王赛迪 《加速度传感器在畜禽行为研究上的应用》PDF+DOC2020年第08期 刘志伟,李丽华 《基于Android传感器的人体姿态识别方法》PDF+DOC2019年第06期 杨一涛,孙国梓,王壮 《基于加速度传感器和神经网络的人体活动行为识别》PDF+DOC 张烈平,匡贞伍,李昆键,韦克莹,王政忠,张声岚,王瑞 《基于协同LSTM神经网络的人体行为识别研究》PDF+DOC2018年第12期 朱连章,陈殿明,郭加树,张红霞 《基于信息融合的驾驶行为识别技术的研究》PDF+DOC2012年第03期 肖献强,王其东,赵永 《基于无线体域网的囚犯异常行为实时分析》PDF+DOC2015年第03期 杨璐璐,陈建新,周亮,魏昕 《基于CHMMs的自适应行为识别方法》PDF+DOC2014年第10期 李军怀,严其松,王志晓,魏嵬,张璟

    • 为提高驾驶安全性，减少交通事故的发生，本文提出一种基于移动群智感知的极端驾驶行为识别方法。对收集到的用户智能手机相关传感器的数据进行预处理，进而利用动态步数检测和随机森林等方法来识别乘客的用户情境信息。针对不同的极端驾驶行为，选取不同位置乘客的智能手机来进行数据的收集，综合考虑乘客的手机放置位置因素所造成的相关影响，实现多特征融合的极端驾驶行为感知。针对不同位置的乘客所感知的结果不一致问题，提出采用贝叶斯投票模型来解决。通过真实数据实验，结果表明本文方法能够有效地识别出司机的极端驾驶行为。

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