基于深度学习融合模型的驾驶行为安全评估

摘要

基于层次分析法（AHP）、K-means聚类和BP神经网络算法提出了一种驾驶行为安全评估方方法 .该方法在对采集的数据进行预处理之后，通过提取驾驶行为特征和利用AHP对其进行加权处理等对驾驶行为进行评分.在此基础上，利用K-means聚类算法，将驾驶行为划分为安全节能型、安全耗能型和激进耗能型等3类.研究利用BP神经网络算法对聚类结果进行学习，实现对驾驶行为的分类和安全性评估.实验结果表明：该方法可有效识别和评估驾驶员的驾驶行为，进而为驾驶员行为的安全管理提供参考.

关键词

机器学习 / 层次分析 / 驾驶行为评估 / K-means聚类 / BP神经网络 / 道路运输安全

基金资助

教育部科技发展中心产学研创新基金（2020ITA03033）