一种基于深度学习的驾驶员打电话行为检测方法

一种基于深度学习的驾驶员打电话行为检测方法摘要：驾驶员使用手机通信是导致道路交通事故的一个主要原因。因此，开发一种准确和有效的驾驶员打电话行为检测方法具有重要的意义。本文提出了一种基于深度学习的驾驶员打电话行为检测方法。首先，使用高通9205芯片采集加速度传感器和陀螺仪数据，以此作为输入特征。然后，使用时间序列模型将数据转化为图像形式，并利用预训练的卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）进行特征提取和分类。实验结果表明，该方法能够比传统的方法更加准确且具有较高的检测率。本文所提出的方法在实际道路交通安全中有重要的应用价值。关键词：驾驶员打电话；深度学习；时间序列模型；卷积神经网络；循环神经网络。一、引言随着社会的不断发展和科技的日新月异，手机的普及率越来越高。然而，这也导致了一个严重的问题：驾驶员使用手机通讯导致的道路交通事故。根据统计数字，全球每年因驾驶员使用手机通讯而导致的交通事故达到了数万起。这一现象严重危害了道路交通安全和社会公共安全，因此，开发一种准确和有效的驾驶员打电话行为检测方法具有重要的现实意义。近年来，深度学习技术得到了广泛的应用。深度学习是建立在神经网络模型的基础之上的一种机器学习方法。它模拟了人类神经元的行为，可以自动的筛选出输入数据特征并进行分类。因此，深度学习被广泛应用于图像处理、语音识别、自然语言处理等领域。现在，深度学习技术也正在应用于道路交通安全领域。其中，驾驶员打电话行为检测是一个重要的研究方向。本文提出了一种基于深度学习的驾驶员打电话行为检测方法，本文的贡献在于，首次使用高通9205芯片采集加速度传感器和陀螺仪数据，并使用时间序列模型将数据转换为图像形式，再利用预训练的卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）进行特征提取和分类。实验结果表明，该方法能够比传统的方法更加准确且具有较高的检测率，同时该方法在实际道路交通安全中具有重要的应用价值。二、相关工作驾驶员违规行为检测是近年来的一个研究热点。根据检测行为的种类，违规行为检测可以分为驾驶员接打电话、驾驶员疲劳驾驶、驾驶员抽烟等几种行为。其中，驾驶员接打电话占据了违规行为检测的一个重要位置。传统的驾驶员打电话行为检测方法主要有基于数据挖掘和基于模型的方法两种。其中，基于数据挖掘的方法主要是利用统计学、关联规则、数据集分类等方法，从数据中寻找特征并进行分类。但是，该方法需要人工参与，且特征的提取和选择难度较大。基于模型的方法主要是建立一个数学模型，模拟驾驶员的行为，通过模型的输出结果进行预测和分类。但是，因为模型的建立过程复杂，且需要大量的数据支持，因此该方法也存在着一定的局限性。近年来，深度学习技术的快速发展为驾驶员打电话行为检测提供了新的思路和方法。Gao等人提出了一种深度学习方法，利用卷积神经网络（CNN）提取驾驶员打电话的特征，并使用支持向量机（SVM）对特征进行分类。Gao等人的方法采用了一系列的数据增强策略，提高了检测的准确率。陈等人利用概率神经网络进行驾驶员打电话行为检测。周等人使用基于多特征融合的卷积神经网络进行驾驶员行为检测。然而，这些方法都是基于传统的无线通信网络的传感器数据采集。采集到的数据包含了许多噪声，数据的稳定性和可靠性有一定的限制。因此，它们的分类效果不够理想。而本文所提出的方法，则能够有效地解决这一问题。三、方法3.1数据采集在本文中，我们使用高通9205芯片采集加速度传感器和陀螺仪传感器数据。这种数据采集方式的优势在于，采集的数据精度高，且对噪声的抗干扰性强。并且，这种方式的数据采集量比传统的数据采集方式大。首先，制作一个测试样本，使用一个装有高通9205芯片的安卓手机。在测试过程中，让测试人员按照以下步骤进行操作：-打开手机蓝牙-打电话或接电话-手持手机，将手机放在不同的位置，分别为手上、衣袋、旁边的座位上经过数据采集和处理之后，我们得到了一组时间序列数据。3.2数据预处理在数据预处理阶段中，我们主要对采集到的数据进行过滤和降噪处理。首先，我们使用带通滤波器对数据进行过滤。然后，使用小波降噪算法对数据进行降噪处理。最后，对数据进行归一化处理。3.3特征提取在特征提取阶段，我们采用时间序列模型将数据转换为图像形式。利用时间序列模型能够避免传统的数据扁平化处理，在数据保留了时序信息同时，转换成图像形式，有利于卷积神经网络（CNN）进行特征提取。时间序列模型的处理过程如下：-将时序数据按一定的时间间隔划分成若干段-对每一段数据，以一定的时间序列长度构建成一个矩阵-将不同时间段的矩阵组合成一个三维的时间序列矩阵-对时间序列矩阵进行归一化处理3.4特征分类在特征分类阶段，我们使用预训练的卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）进行特征提取和分类。CNN能够从图像中提取区域的信息，更加适用于图像数据的特征提取。而RNN则强调了时间序列的特征，能够更好地处理时序数据，有利于提取时序数据中的长时依赖特征。四、实验及结果我们在采集到的数据上进行了实验，使用随机选择的1:1的数据对模型进行训练和测试。我们设计了三种不同的比较方法，分别是传统的支持向量机（SVM）、卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。实验结果如下图所示：可以看出，本文所提出的方法在检测率、准确率和F1-score等评价指标中都明显优于传统的方法（SVM），同时也比CNN和RNN等单独使用的方法更加优秀的检测性能。五、结论和展望本文提出的