一种基于多特征卷积神经网络的不良驾驶状态识别方法

摘要

本发明公开了一种基于多特征卷积神经网络的不良驾驶状态识别方法，包括：采集车载智能手机惯性传感器数据，进行预处理，得到源数据集；将源数据集划分成一个个的数据单元，对每一个数据单元进行统计学特征提取，并打上标签制成数据集，命名为特征数据集；搭建多特征卷积神经网络，选择合适的网络参数与优化器，并使用源数据集与特征数据集对多特征卷积神经网络进行充分训练，得到训练好的多特征卷积神经网络模型；使用训练好的多特征卷积神经网络模型对车载手机惯性传感器数据进行分类，从而实现对汽车当前驾驶状态的识别，判断汽车当前驾驶状态是否为不良驾驶状态，并在后台进行数据记录与处理。本发明具有运算速度快、识别率高、抗环境干扰能力强的优点。