[發(fā)明專利]一種基于小波分析的駕駛行為識(shí)別方法在審
| 申請(qǐng)?zhí)枺?/td> | 201811090951.7 | 申請(qǐng)日: | 2018-09-19 |
| 公開(公告)號(hào): | CN109241926A | 公開(公告)日: | 2019-01-18 |
| 發(fā)明(設(shè)計(jì))人: | 張盛;秦爽;吳明林 | 申請(qǐng)(專利權(quán))人: | 重慶信絡(luò)威科技有限公司 |
| 主分類號(hào): | G06K9/00 | 分類號(hào): | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司: | 北京律恒立業(yè)知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(特殊普通合伙) 11416 | 代理人: | 顧珊;龐立巖 |
| 地址: | 400039 重慶市九*** | 國省代碼: | 重慶;50 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 駕駛行為 小波分析 車隊(duì)管理 廣闊應(yīng)用 統(tǒng)計(jì)特征 原始信號(hào) 社會(huì)安全 時(shí)頻域 系統(tǒng)化 車險(xiǎn) 聚類 分解 | ||
1.一種基于小波分析的駕駛行為識(shí)別方法,所述駕駛行為識(shí)別方法包括以下步驟:
1)基于小波分析,對(duì)原始信號(hào)進(jìn)行分解,針對(duì)不同的駕駛行為分析不同的頻域帶的信號(hào),得到更加精確的時(shí)頻域信息;
2)基于聚類的思想,選擇多個(gè)在不同的駕駛行為中有顯著差異性的統(tǒng)計(jì)特征進(jìn)行駕駛行為識(shí)別。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的駕駛行為識(shí)別方法,其特征在于,對(duì)原始信號(hào)進(jìn)行分解,能夠得到一個(gè)逼近信號(hào)和多級(jí)細(xì)節(jié)信號(hào)。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的駕駛行為識(shí)別方法。其特征在于,所述駕駛行為包括加速,剎車,左轉(zhuǎn),右轉(zhuǎn),掉頭,左變道,右變道以及車輛啟動(dòng),車輛熄火。
4.根據(jù)權(quán)利要求2或3所述的駕駛行為識(shí)別方法,其特征在于,當(dāng)駕駛行為的信號(hào)體現(xiàn)在多級(jí)細(xì)節(jié)信號(hào)的中高頻段,對(duì)所述中高頻的分解信號(hào)的方差進(jìn)行閾值識(shí)別判斷。
5.根據(jù)權(quán)利要求2或3所述的駕駛行為識(shí)別方法,其特征在于,當(dāng)駕駛行為的信號(hào)集中在分解的逼近信號(hào)中,對(duì)所述逼近信號(hào)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)特征提取。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的駕駛行為識(shí)別方法,其特征在于,所述原始信號(hào)由外部傳感器產(chǎn)生,所述外部傳感器包括3軸加速度傳感器和3軸角速度傳感器。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的駕駛行為識(shí)別方法,其特征在于,所述外部傳感器包括LSM6DS33傳感器。
8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的駕駛行為識(shí)別方法,其特征在于,多個(gè)統(tǒng)計(jì)特征包括X軸加速度求和,Z軸角速度求和,Y軸加速度斜率,Z軸角速度正采樣點(diǎn)比率。
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G06K 數(shù)據(jù)識(shí)別;數(shù)據(jù)表示;記錄載體;記錄載體的處理
G06K9-00 用于閱讀或識(shí)別印刷或書寫字符或者用于識(shí)別圖形,例如,指紋的方法或裝置
G06K9-03 .錯(cuò)誤的檢測或校正,例如,用重復(fù)掃描圖形的方法
G06K9-18 .應(yīng)用具有附加代碼標(biāo)記或含有代碼標(biāo)記的打印字符的,例如,由不同形狀的各個(gè)筆畫組成的,而且每個(gè)筆畫表示不同的代碼值的字符
G06K9-20 .圖像捕獲
G06K9-36 .圖像預(yù)處理,即無須判定關(guān)于圖像的同一性而進(jìn)行的圖像信息處理
G06K9-60 .圖像捕獲和多種預(yù)處理作用的組合
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