基于制动特征和SVM算法的驾驶员身份识别建模方法技术

本发明专利技术公开了一种基于制动特征和SVM算法的驾驶员身份识别建模方法，包括步骤：进行DoE试验设计；基于模拟驾驶器进行模拟驾驶试验，采集不同驾驶员的制动特征数据，制动特征数据包括初始速度、初始制动距离、最大制动行程、制动频率；处理模拟驾驶试验采集的数据，将数据加入驾驶员编号并归一化后随机分为训练数据和测试数据；使用训练数据和SVM算法进行分类建模；使用测试数据进行模型测试；得到测试结果合格的SVM驾驶员身份识别模型。本发明专利技术运用模拟驾驶器进行模拟驾驶试验，采集不同驾驶员的制动特征数据，通过SVM算法建模，得到高准确的驾驶员身份识别模型，具有计算量小和成本低的优点，克服了现有技术的缺陷。克服了现有技术的缺陷。克服了现有技术的缺陷。

【技术实现步骤摘要】
基于制动特征和SVM算法的驾驶员身份识别建模方法


[0001]本专利技术涉及交通安全
，特别涉及一种基于制动特征和SVM算法的驾驶员身份识别建模方法。

技术介绍

[0002]随着科技的不断发展，我国人均汽车保有量持续增长，尤其是经济较为发达的一二线城市。相对于大多数商品，汽车数据是较为昂贵的一类，对于个人和一个家庭而言都具有较大的重要性。目前已经有较多的车辆防盗手段，如指纹识别，人脸识别等。专利CN201710390517.X公开了一种基于一键启动指纹识别的车辆防盗报警方法及其装置，专利CN201610758367.9公开了一种基于无线射频和指纹校验的车辆防盗系统的控制方法，CN201210101592.7公开了一种基于红外人脸识别技术的车辆防盗系统。但是，若犯罪分子使用软件手段突破这些防护关卡，车辆将无计可施，任由车辆被盗窃。因此，需要提出一种计算量小、成本低、易于集成到车辆硬件系统中的驾驶员身份识别方法。

技术实现思路

[0003]为了解决现有技术的问题，本专利技术的主要目的在于提供一种基于制动特征和SVM算法的驾驶员本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于制动特征和SVM算法的驾驶员身份识别建模方法，其特征在于，包括以下步骤：进行DoE试验设计；基于模拟驾驶器进行模拟驾驶试验，采集不同驾驶员的制动特征数据，所述制动特征数据包括初始速度、初始制动距离、最大制动行程、制动频率；处理模拟驾驶试验采集的数据，将数据加入驾驶员编号并归一化后随机分为训练数据和测试数据；使用训练数据和SVM算法进行分类建模；使用测试数据进行模型测试；得到测试结果合格的SVM驾驶员身份识别模型。2.根据权利要求1所述一种基于制动特征和SVM算法的驾驶员身份识别建模方法，其特征在于，进行DoE试验设计时，设计变量包括初始车速和初始制动距离，其中车速的区间为[30,120]，单位为km/h；初始制动距离的区间为[10,100]，单位为m；DOE试验设计所得试验点均为均匀随机产生；DoE试验设计所得试验点数量不低于1000个。3.根据权利要求1所述一种基于制动特征和SVM算法的驾驶员身份识别建模方法，其特征在于，模拟驾驶试验中，进行模拟驾驶试验的驾驶员至少3个。4.根据权利要求1所述一种基于制动特征和SVM算法的驾驶员身份识别建模方法，其特征在于，模拟驾驶道路为直行道路，模拟驾驶道路中设置有两辆模拟车辆，一辆为驾驶员控制的主车，一辆为速度为0的参考车，两车位于同一车道线内。5.根据权利要求1所述一种基于制动特征和SVM算法的驾驶员身份识...

【专利技术属性】
技术研发人员：蔡锦康，赵蕊，邓伟文，丁娟，
申请(专利权)人：浙江天行健智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：