I. Nhận dạng hành vi giao thông
Luận án tập trung vào nhận dạng hành vi giao thông thông qua việc sử dụng cảm biến điện thoại. Mục tiêu chính là phân tích dữ liệu từ cảm biến để xác định các hành vi bất thường của người tham gia giao thông. Phương pháp này dựa trên việc thu thập và xử lý dữ liệu từ cảm biến gia tốc, giúp giảm thiểu năng lượng tiêu thụ và tăng tính khả thi trong thực tế. Luận án đề xuất một hệ thống nhận dạng hành động cơ bản như đi thẳng, dừng, rẽ trái, rẽ phải, làm nền tảng cho việc phát hiện hành vi bất thường.
1.1. Phương pháp nhận dạng hành động
Hệ thống nhận dạng hành động được xây dựng dựa trên dữ liệu từ cảm biến gia tốc. Dữ liệu được biến đổi thành các đặc trưng phù hợp thông qua tập thuộc tính đề xuất. Các thuộc tính này được lựa chọn dựa trên miền thời gian và tần số, giúp tăng độ chính xác trong nhận dạng. Kết quả thực nghiệm cho thấy hệ thống đề xuất đạt hiệu quả cao hơn so với các nghiên cứu trước đó trên cùng bộ dữ liệu.
1.2. Ứng dụng trong giao thông thông minh
Việc nhận dạng hành vi giao thông có ý nghĩa quan trọng trong việc xây dựng hệ thống giao thông thông minh. Dữ liệu thu thập từ cảm biến điện thoại giúp đánh giá mức độ rủi ro, hỗ trợ quản lý giao thông và giảm thiểu tai nạn. Luận án cũng đề cập đến khả năng ứng dụng trong các lĩnh vực như bảo hiểm và quản lý năng lượng.
II. Cảm biến điện thoại trong nghiên cứu giao thông
Luận án nhấn mạnh vai trò của cảm biến điện thoại trong việc thu thập và phân tích dữ liệu giao thông. Cảm biến gia tốc được sử dụng chủ yếu do mức tiêu thụ năng lượng thấp và khả năng cung cấp dữ liệu chính xác. Nghiên cứu cũng đề xuất các kỹ thuật xử lý dữ liệu để tối ưu hóa hiệu suất nhận dạng.
2.1. Thu thập và xử lý dữ liệu
Dữ liệu từ cảm biến điện thoại được thu thập trong các điều kiện giao thông thực tế. Quá trình xử lý bao gồm phân đoạn dữ liệu, biến đổi đặc trưng và phân lớp. Các kỹ thuật như Dynamic Time Wrapping (DTW) và Random Forest (RF) được sử dụng để nâng cao độ chính xác.
2.2. Đánh giá hiệu quả
Kết quả thực nghiệm cho thấy hệ thống đề xuất đạt độ chính xác cao trong việc nhận dạng hành động và hành vi bất thường. Điều này khẳng định tính khả thi của việc sử dụng cảm biến di động trong nghiên cứu giao thông.
III. Phân tích hành vi bất thường
Luận án đề xuất một giải pháp mới để phân tích hành vi bất thường dựa trên kết quả nhận dạng hành động cơ bản. Hệ thống phân đoạn dữ liệu thành các cửa sổ nhỏ hơn và so sánh nhãn hành động để xác định sự bất thường. Phương pháp này giúp phát hiện các hành vi nguy hiểm như lạng lách một cách hiệu quả.
3.1. Kỹ thuật phát hiện bất thường
Giải pháp đề xuất sử dụng kỹ thuật phân đoạn dữ liệu và so sánh nhãn hành động. Sự bất thường được xác định dựa trên tỷ lệ sai khác so với hành động cơ bản. Kết quả thực nghiệm cho thấy phương pháp này đạt hiệu quả cao trong việc phát hiện các hành vi nguy hiểm.
3.2. Ứng dụng thực tế
Giải pháp này có thể được áp dụng trong các hệ thống giám sát giao thông thông minh, giúp cảnh báo sớm các hành vi nguy hiểm và giảm thiểu tai nạn. Đây là một đóng góp quan trọng của luận án trong lĩnh vực nghiên cứu giao thông.
