31、基于深度学习的GPS数据驾驶行为分析

基于深度学习的GPS数据驾驶行为分析

1. 引言

在过去十年里，驾驶行为分析一直是一个备受关注的问题，随着用户GPS轨迹数据的大量公开，该领域的研究和开发不断增加。实时车辆轨迹数据的增多，有助于开发更有效的分析技术。进行这项研究主要有以下几个原因：
- 据相关统计，印度约70%的道路事故主要是由鲁莽和不规范驾驶导致的，识别这类司机对保障道路安全至关重要。
- 司机的驾驶模式会影响燃油消耗和排放，进而对环境产生影响。许多汽车保险公司采用“随驾付费”或“按驾驶方式付费”的模式来确定保险价格，价格取决于司机的激进程度。
- 识别不安全的司机并采取适当措施，有助于预防事故，而不仅仅是进行事后分析。
- 对人类驾驶行为的分析对自动驾驶的发展有很大贡献，因为在某些情况下，自动驾驶算法完全依赖于人类的决策。

这项研究主要是基于GPS轨迹对驾驶行为进行分类，通过特征提取和行为评估，识别GPS轨迹数据中的模式和潜在危险行为。主要目标包括：
- 提取速度、加速度和角度等特征，以近似事件特征。
- 使用统计方法，利用事件特征对GPS轨迹进行标记。
- 通过训练机器学习模型，将GPS坐标直接映射到相应的类别，对与不安全驾驶行为相关的司机进行分类和预测。

研究的主要贡献如下：
- 提取速度、加速度、角度和敏感区域等基本特征，以估计更深层次的特征，如敏感区域速度违规（SASV）、急转弯、急刹车和急加速。
- 使用提取特征的加权累积分布函数（CDF）值对原始数据集进行标记。
- 在标记数据上训练深度学习分类器，对安全和不安全的司机进行分类，模型在降低计算开销的情况下实现了较高的准确率。

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