一种系统化的基于聚类思想的驾驶行为识别方法

摘要

本发明公开了一种系统化的基于聚类思想的驾驶行为识别方法，所述驾驶行为识别方法，包括以下步骤：建立统计特征模型；利用惯性传感器进行驾驶行为数据采集；利用卡尔曼滤波器对所述数据进行滤波；对所述滤波后数据采用自适应窗函数方法提取有效驾驶行为数据，并进一步提取有效数据的统计特征；筛选得到最优的统计特征；对驾驶行为数据的统计特征进行分类，识别相应的驾驶行为。本发明基于聚类思想，提供了一种特征极少，计算量极低且精度极高的系统化驾驶行为识别方法，在社会安全，车险，车队管理等领域有广阔应用前景。