骑行过程中智能手机分心行为检测模型研究
罗少鹏
王涛
雷胡晟
摘要：为了探寻电动自行车骑行过程中手机分心行为的检测方法,设计了骑行过程中手机操作测试任务,通过九轴姿态传感器、GPS获取电动自行车横纵向运行指标,并对各项指标进行差异性分析以提取特征参数.采用遗传算法优化的随机森林模型(GA-RF)构建骑行过程中智能手机分心行为检测模型,利用测试集证明模型有效性.结果表明,GA-RF能够有效地对骑行者手机分心状态进行检测,GA-RF的检测精确率为92.8%,F1值为89.8%,均优于支持向量机(SVM)结果,该检测模型可为分心预警系统提供依据.
关键词：骑行分心电动自行车运行特征参数优化随机森林模型
分类号：U491.25(交通工程与公路运输技术管理)
论文发表日期：2023-11-28
页数：3( 23-25 )
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