冰雪环境下基于CNN-BiGRU-MHA的汽车异常驾驶行为识别

裴玉龙; 范怡辰

doi:10.16749/j.cnki.jecjtu.20250925.012

华东交通大学学报 ›› 2025, Vol. 42 ›› Issue (6) : 91 -100. DOI: 10.16749/j.cnki.jecjtu.20250925.012

冰雪环境下基于CNN-BiGRU-MHA的汽车异常驾驶行为识别

裴玉龙, 范怡辰

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摘要

为加强对冰雪环境下汽车异常驾驶行为的鉴别与检测，提出了一种将CNN-BiGRU与MHA结合，使用数据驱动的汽车异常驾驶行为识别方法。通过LAIF模型获取异常驾驶数据，结合冰雪环境下行车特点与数据特征，构建异常驾驶行为指标，表征急加速、急减速、急转弯、急变道、蛇形驾驶、打滑6种异常驾驶行为，引入ADASYN平衡数据集。与其他模型进行对比分析，CNN-BiGRU-MHA识别模型的准确率为96.34%，整体优于其他对比模型，说明该模型能够有效识别冰雪环境下汽车异常驾驶行为，为异常驾驶行为的预警提供了理论依据。