李婭 歐青立（湖南科技大學(xué)信息與電氣工程學(xué)院，湖南湘潭 411201）

基于智能手機(jī)的交通方式識別的研究

李婭 歐青立
（湖南科技大學(xué)信息與電氣工程學(xué)院，湖南湘潭 411201）

隨著移動互聯(lián)網(wǎng)的普及，各種有關(guān)移動互聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用蘊含著巨大的商機(jī)，交通方式的自動判別顯而易見在交通規(guī)劃領(lǐng)域和LBS（基于位置的服務(wù)）領(lǐng)域擁有著廣闊的應(yīng)用價值?，F(xiàn)階段的智能手機(jī)擁有越來越強(qiáng)大的功能，通信不再是手機(jī)的唯一功能，智能手機(jī)的強(qiáng)大在于其不僅擁有通信功能，還有強(qiáng)大的感知、運算和存儲能力，但是在當(dāng)前有關(guān)基于智能手機(jī)的交通方式識別研究中，單一的數(shù)據(jù)來源是難以使交通方式識別算法有很好的適應(yīng)性的，另外，模式識別算法本身對于不同的場景也有著不同的適應(yīng)能力，這些對交通方式識別精度的提高是很大的阻礙。

交通方式識別 智能手機(jī) 隨機(jī)森林算法

隨著移動互聯(lián)網(wǎng)的普及，各種有關(guān)移動互聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用蘊含著巨大的商機(jī)，交通方式的自動判別顯而易見在交通規(guī)劃領(lǐng)域和LBS（基于位置的服務(wù)）領(lǐng)域擁有著廣闊的應(yīng)用價值。

1　交通方式識別關(guān)鍵技術(shù)研究

1.1交通方式識別概述

模式是客觀事物活動的方式，它包括客觀事物本身，也包括有客觀事物在時間和空間分布的信息。時間萬物都有其獨特性，這種獨特性可用三個方面來理解，即可觀察性、可區(qū)分性和相似性。

在AI（人工智能）領(lǐng)域，模式識別已經(jīng)是一個重要的分支，和人類自身的識別系統(tǒng)相比，計算機(jī)的模式識別，其優(yōu)勢在于計算機(jī)擁有極強(qiáng)的計算能力，他可以儲存數(shù)量極大的樣本，并通過對這些樣本的分析來提取特征，而完成這些工作，計算機(jī)是高效的。如圖1所示為計算機(jī)模式識別系統(tǒng)的五個基本組成單元。

如圖1所示，現(xiàn)階段的模式識別系統(tǒng)一般都是由五個基本單元來組成。

（1）數(shù)據(jù)獲取單元；（2）預(yù)處理單元；（3）特征提取和選擇單元；（4）分類器設(shè)計單元；（5）決策單元。

1.2定位技術(shù)研究

圖1　模式識別系統(tǒng)的五個組成單元

圖2　COO定位基本原理

1.2.1基站定位技術(shù)

在各種定位技術(shù)中，基站定位技術(shù)是最早開始應(yīng)用的，基站定位目前采用的主要技術(shù)是COO（Cell of Origin）技術(shù)，COO技術(shù)的基本原理是，在移動終端登錄到網(wǎng)絡(luò)以后會上報自己的小區(qū)ID，移動網(wǎng)絡(luò)會據(jù)此估算用戶的當(dāng)前位置，如圖2所示。

1.2.2GPS定位技術(shù)

GPS由衛(wèi)星、地面監(jiān)控系統(tǒng)和移動終端三個部分組成。衛(wèi)星提供精密的時間標(biāo)準(zhǔn)并提供定位信息，地面監(jiān)控系統(tǒng)主要是對衛(wèi)星工作狀態(tài)和運行軌道的監(jiān)控。

1.2.3A-GPS定位技術(shù)

A-GPS定位技術(shù)，即輔助GPS定位技術(shù)，它是一種對GPS定位方法的改進(jìn)，A-GPS定位技術(shù)仍然無法解決數(shù)據(jù)缺失和數(shù)據(jù)漂移問題，但由于有A-GPS服務(wù)器的存在，它可以起到很多輔助的作用。

1.3典型識別算法研究

在數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)和模式識別等領(lǐng)域中，都需要分類算法，分類算法可以分為三個步驟：（1）對已知類別訓(xùn)練集進(jìn)行分析；（2）生成分類規(guī)則；（3）通過規(guī)則預(yù)測新數(shù)據(jù)的類別。

圖3　陀螺儀有效性驗證

圖4　聲音傳感器有效性驗證

2　基于智能手機(jī)功能的交通方式識別研究

2.1數(shù)據(jù)采集

按照現(xiàn)階段智能手機(jī)的流行配置，本系統(tǒng)要求智能手機(jī)含有GPS模塊、加速度傳感器、陀螺儀、聲音傳感器和SIM卡。因為現(xiàn)在一般的智能手機(jī)都能夠滿足這個要求，本文就不再贅述手機(jī)選型。但是采樣頻率還是需要預(yù)先設(shè)定：GPS數(shù)據(jù)每秒采樣1次，加速度傳感器和陀螺儀的采樣頻率為32Hz，聲音傳感器每秒采樣30次。

2.2特征提取

特征量主要包括時域上的特征量，如均值、過均值率、標(biāo)準(zhǔn)差、中位數(shù)、最大值與最小值的差、個數(shù)等，頻域上的特征量包括和、方差兩類。

（1）與速度相關(guān)的特征量；（2）與加速度相關(guān)的特征量；（3）與聲音相關(guān)的特征量；（4）與交通站點相關(guān)的特征量。

2.3基于改進(jìn)隨機(jī)森林算法的模式識別

獲取所有的特征之后，隨機(jī)森林算法過程可做如下描述：（1）輸入的數(shù)據(jù)即樣本集，每個樣本包含有若干個特征屬性和一個類別屬性。（2）訓(xùn)練樣本集由Bagging方法隨機(jī)抽取，最后形成的是由N個樣本組成的訓(xùn)練樣本集。（3）從樣本的特征屬性中抽取部分屬性作為分裂屬性。（4）以上步驟重復(fù)n次，最后形成由n棵決策樹構(gòu)成的森林，最后再進(jìn)行匯總排序。

2.4特征量有效性的驗證

特征量有效性的驗證即比較使用和不使用的情況下F值的大小就可以了。

2.4.1陀螺儀

如圖3所示為陀螺儀有效性驗證結(jié)果，驗證結(jié)果表明，在不使用陀螺儀的情況下， 8種類別的F值均有下降，這也說明，陀螺儀的引入對于交通方式識別起到了一定的作用。

2.4.2聲音傳感器

如圖4所示為聲音傳感器有效性驗證結(jié)果，驗證結(jié)果表明，相比較陀螺儀，聲音傳感器的引入對于交通方式識別起到的作用更大。

2.5模型簡化

（1）特征重要性排序；（2）模型簡化結(jié)果。

模型簡化包含兩個部分，一個是特征集的簡化，那么在特征集簡化之后，就可以進(jìn)行模型本身的簡化。

3　總結(jié)與展望

交通方式識別最重要的就在于識別的精度以及易實施性，在易實施性方面智能手機(jī)擁有先天的優(yōu)勢，比如利用手機(jī)的GPS模塊和加速度傳感器進(jìn)行交通方式識別的研究論述就有不少，但是識別的精度仍然不夠，正是基于此，本文期望能夠在以下兩個方面對交通方式識別進(jìn)行更加深入的研究：（1）引入多種數(shù)據(jù)來源，解決交通方式識別中數(shù)據(jù)來源單一的問題，并研究在新的數(shù)據(jù)來源被引入后，對識別準(zhǔn)確率的影響。（2）研究不同交通方式識別算法對識別準(zhǔn)確率的影響，特別是比較隨機(jī)森林算法和支持向量機(jī)算法在性能上的異同。

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