71、摩托车骑行活动识别与智能停车应用方案

摩托车骑行活动识别与智能停车应用方案

摩托车骑行活动识别

在摩托车骑行活动识别方面，研究人员利用智能手机传感器进行了深入探索。通过对不同分类器的混淆矩阵分析以及与现有研究的性能对比，为摩托车骑行活动的准确识别提供了有效的方法。

分类器混淆矩阵分析

研究中使用了BN（贝叶斯网络）和SVM（支持向量机）两种分类器，以下是它们的混淆矩阵：
- BN分类器混淆矩阵
| 实例分类为 | RT | LT | UT | ST |
| — | — | — | — | — |
| RT | 19 | 2 | 3 | 0 |
| LT | 0 | 18 | 4 | 1 |
| UT | 0 | 1 | 20 | 0 |
| ST | 0 | 3 | 3 | 15 |
- SVM分类器混淆矩阵
| 实例分类为 | RT | LT | UT | ST |
| — | — | — | — | — |
| RT | 20 | 1 | 2 | 1 |
| LT | 0 | 19 | 4 | 0 |
| UT | 3 | 1 | 17 | 0 |
| ST | 3 | 13 | 0 | 5 |

从这些矩阵中可以看出不同分类器在识别摩托车不同骑行活动（RT：右转，LT：左转，UT：掉头，ST：直行）时的表现。例如，BN分类器在识别RT时，有19个实例被正确分类，而SVM分类器在识别RT时，有20个实例被正确分类。

性能对比

将该研究提