【摘 要】
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为对疏忽驾驶行为进行细粒度检测和识别，基于智能终端设计疏忽驾驶检测系统，通过智能手机的扬声器和麦克风对疏忽驾驶行为进行实时检测。根据疏忽驾驶行为的定义从中抽象出4个
【机 构】
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上海交通大学电子信息与电气工程学院
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为对疏忽驾驶行为进行细粒度检测和识别，基于智能终端设计疏忽驾驶检测系统，通过智能手机的扬声器和麦克风对疏忽驾驶行为进行实时检测。根据疏忽驾驶行为的定义从中抽象出4个具体动作，即转身、拿取、捡拾和手部持续小动作，分析动作所产生多普勒效应的特有模式，并利用主成分分析方法提取数据特征，采用支持向量机对其进行训练，输出一个能支持细粒度识别的分类器模型。实验结果表明，该系统判断疏忽驾驶行为的平均识别精度可达93．72％，具有较好的检测性能。
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