准确识别驾驶行为,有利于提高车辆行驶安全性。文章针对目前驾驶行为识别方法的主观性和识别准确率低的问题,从驾驶员的角度出发,建立了基于门控循环单元网络的驾驶行为辨识模型。利用驾驶模拟器获取驾驶员操纵数据并建立驾驶行为数据集,模型经过训练后,能够有效利用驾驶员操纵数据的时序特征,成功识别紧急加速、紧急制动和平稳直线行驶,模型的识别准确率到达96.67%,为交通安全领域提供重要的理论支持。
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