基于手机传感器的交通状态识别研究

作者：杨津达; 曹永春; 林强; 满正行; 刘新帅

来源：西北民族大学学报(自然科学版), 2019, (04): 1-8.

DOI：10.14084/j.cnki.cn62-1188/n.2019.04.002

• 手机传感器
• 交通状态
• 支持向量机
• 识别模型 Mobile phone sensor
• Traffic conditions
• Support vector machine
• Recognition model

准确获取交通状态是实现智能交通的重要环节之一.为实时检测车辆行驶状态,进而提取出当前道路的运行状况,来研究基于手机传感器的车辆行驶状态数据收集及交通状态识别.首先,应用手机内嵌的加速度传感器获取车辆的实时行驶状态数据,然后构建基于SVM的交通状态识别模型.最后,利用一组真实的车辆运行状态数据集,验证提出的交通识别模型,获得了良好的识别性能,平均准确率达到89.05%.

• 单位
  西北民族大学