Details

Title: Алгоритм оценки стиля вождения транспортного средства на основе данных мобильного устройства водителя: выпускная квалификационная работа магистра: направление 02.04.01 «Математика и компьютерные науки» ; образовательная программа 02.04.01_02 «Организация и управление суперкомпьютерными системами»
Creators: Титов Антон Игоревич
Scientific adviser: Попов Сергей Геннадьевич
Other creators: Голубева Ирина Эрнестовна
Organization: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт прикладной математики и механики
Imprint: Санкт-Петербург, 2020
Collection: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Subjects: оценка стиля вождения; анализ данных; сенсоры мобильного телефона; кластерный анализ; безопасность; страхование на основе пользования; телематика; метод к-средних; транспортное средство; компьютерная диагностика автомобиля; водитель; алгоритм; микроэлектромеханические системы; аварийные ситуации; driver behaviour scoring; data analysis; mobile phone sensors; cluster analysis; safety; usage-based insurance; telematics; k-means clustering; vehicle; on-board diagnostics; driver; algorithm; microelectromechanical systems; road accidents
Document type: Master graduation qualification work
File type: PDF
Language: Russian
Level of education: Master
Speciality code (FGOS): 02.04.01
Speciality group (FGOS): 020000 - Компьютерные и информационные науки
Links: Отзыв руководителя; Рецензия; Отчет о проверке на объем и корректность внешних заимствований
DOI: 10.18720/SPBPU/3/2020/vr/vr20-1494
Rights: Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование)
Record key: ru\spstu\vkr\8218

Allowed Actions:

Action 'Read' will be available if you login or access site from another network Action 'Download' will be available if you login or access site from another network

Group: Anonymous

Network: Internet

Annotation

В современных системах, обеспечивающих безопасность дорожного движения, актуальна задача оценки стиля вождения транспортного средства. Наиболее исследованным и популярным подходом в решении этой задачи является использование данных специализированных подключенных к транспортному средству устройств. Использование таких устройств сопровождается рядом технических ограничений и часть транспортных средств оказывается неохваченной. В то время как качество работы большинства современных методов анализа данных в большей степени зависит от количества наблюдений, недостаточный охват пользователей систем является важной для рассмотрения проблемой. Для увеличения охвата наблюдений требуется рассмотреть альтернативные неспециализированные источники данных. Такими источниками могут являться мобильные устройства, однако применение таких данных в задачах оценки стиля вождения слабо освещено в современных исследованиях. В данной работе рассматриваются методы обработки данных сигнала микроэлектромеханических систем мобильных устройств для выявления событий, произошедших в течении поездки транспортного средства и подход к классификации поездок на основе выявленных событий. Результатом работы является программный код реализующий описываемый алгоритм. В рамках разработки проводится исследование основных параметров, влияющих на работу алгоритма, и приводятся предложения по их настройке. Алгоритм применен к собранным из открытых ресурсов наборам данных с целью проведения исследования применимости метода на практике. В реализации программы использованы наиболее современные подходы к обработке данных, позволяющие сократить усилия при интеграции в крупные системы.

In modern road traffic safety systems important to score driver behaviour. The most researched and popular approach to solving this problem is the use of data from specialized on-board diagnostics units. The use of such devices is accompanied by a number of technical limitations and some of the vehicles are not considered. While the quality of application of modern data analysis methods is depends on the number of observations, insufficient number of system users is an important issue to consider. To increase the coverage of observations, need to research alternative non-specialized data sources. Mobile devices may be such data sources, but the use of such data for driver behaviour scoring is poorly researched. This thesis discusses preprocessing methods for data of MEMS-sensors to identify events that occurred during a vehicle trip and an approach to classifying trips based on identified events. Outcome of the thesis was program code that implements the described algorithm. As part of the development, a study is carried out of the main parameters that affect the operation of the algorithm and offers suggestions for setting them up. The algorithm is applied to data sets collected from open sources in order to conduct a study of the applicability of the method in practice. The most modern approaches to data processing were applied in the development, that allows to reduce efforts during integration of algorithm into large systems.

Document access rights

Network User group Action
ILC SPbPU Local Network All Read Print Download
External organizations N2 All Read
External organizations N1 All
Internet Authorized users SPbPU Read Print Download
Internet Authorized users (not from SPbPU, N2) Read
Internet Authorized users (not from SPbPU, N1)
-> Internet Anonymous

Table of Contents

  • Алгоритм оценки стиля вождения транспортного средства на основе данных мобильного устройства водителя
    • Введение
    • 1. Обзор технических средств для оценки стиля вождения
    • 2. Постановка задачи
    • 3. Описание алгоритма классификации стиля вождения
    • 4. Настройка алгоритма
    • 5. Исследование алгоритма
    • Заключение
    • Список использованных источников
    • Приложение 1. Примеры кластеризации
    • Приложение 2. Количество точек по кластерам

Usage statistics

stat Access count: 7
Last 30 days: 1
Detailed usage statistics