摘要：通过搭建基于IPv6的分布式数据采集系统,开发移动Android智能终端传感器数据采集设备,对校园环境内的车辆行驶数据进行采集,通过校园AP提供的IPv6无线网络进行数据交互,构建车辆行驶行为数据库.对比分析移动智能设备在车辆行驶中各传感器数据特征,选择陀螺仪的三轴数据作为采集目标;结合MultiWave过滤器算法,对数据噪声进行降噪处理;并抽取目标传感器数据的八项统计特征作为最终输入,通过机器学习算法构建的分类器对车辆行驶行为(左右转向、左右变道和掉头)进行分类.研究结果表明:基于决策树(J48)的分类器总体识别准确度最高,可达96%以上.

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