Phát hiện trạng thái di chuyển bằng xe máy dựa trên smartphones
Tóm tắt: 136
| 
PDF: 68 
##plugins.themes.academic_pro.article.main##
Author
Từ khóa:
Ant Colony Optimization
Support Vector Machine
cảm biến smartphone
phát hiện trạng thái di chuyển bằng xe máy
ứng dụng hỗ trợ người đi xe máy
Tóm tắt
Phát hiện trạng thái di chuyển của người dùng dựa trên các bộ cảm biến mang được nói chung và điện thoại di động nói riêng là một dạng của tính toán tỏa khắp và được quan tâm nghiên cứu trong thời gian gần đây. Ở Việt Nam, xe máy được sử dụng rất rộng rãi và là phương tiện giao thông chủ chốt của người dân. Trong khi đang tham gia giao thông bằng xe máy, người dùng thường không thể nghe điện thoại, trả lời tin nhắn. Do vậy, người sử dụng có thể bị nhỡ, hoặc bỏ qua các sự kiện quan trọng. Bài báo này đề xuất một phương pháp phát hiện trạng thái người tham gia giao thông bằng xe máy và trên cơ sở đó, phát triển ứng dụng cung cấp một số tính năng hỗ trợ, như tự động trả lời các cuộc gọi và tin nhắn. Các thử nghiệm ban đầu cho thấy hệ thống có thể phát hiện chính xác trạng thái người dùng tham gia giao thông bằng xe máy, với độ chính xác trên 96% và cung cấp các tính năng hỗ trợ người dùng phù hợp.
Tài liệu tham khảo
-
[1] Xia H., Qiao Y., Jian J., Chang Y. (2014), “Using Smart Phone Sensors to Detect Transportation Modes”, Sensors, 14, pp. 20843-20865.
[2] Reddy S., Mun M., Burke J., Estrin D., Hansen M., Srivastava M, (2010), “Using mobile phones to determine transportation modes”, ACM Trans. Sensor Netw, 6, pp. 1–2.
[3] Hemminki S., Nurmi P., Tarkoma S., “Accelerometer-Based Transportation Mode Detection on Smartphones”, ACM SenSys’13, November 11 - 15 2013, Roma, Italy.
[4] Yeo J. J., Lim Y. H., Ryu M. H., Yang Y. S., “An Automatic Recognition of Bicycle Riding State by Using a Smartphone”, ASTL Volume 6, 2012, Science & Enginering Research Support Society.
[5] Andrejašic M. (2008), MEMS Accelerometer, University of Ljubljana.
[6] Avram R.C.; Zhang X.; Muse J., (2015), “Quadrotor Accelerometer and Gyroscope Sensor Fault Diagnosis with Experimental Results”, Annual conference of the prognostics and health management society, 6(054).
[7] Burges C. (1998), “A tutorial on Support Vector Machines for pattern recognition”, Proceedings of Int Conference on Data Mining and Knowledge Discovery, pp. 121-167.
[8] Martiskainen P., Järvinen M., Skön J.P., Tiirikainen J., Kolehmainen M., Mononen, Cow J. (2009), “Behaviour pattern recognition using a three-dimensional accelerometer and support vector machines”, Appl. Anim. Behav. Sci, 119, pp. 32–38.
[9] Aghdam M.H., Ghasem-Aghaee N., Basiri M.E. (2009), “Text feature selection using ant colony optimization”, Expert Systems with Application 36, pp. 6843-6853.
[10] Brezina I. Jr., Čičková Z. (2011), “Solving the Travelling Salesman Problem Using the Ant Colony Optimization”, Management Information Systems, 6(4), pp. 010-014.
[11] Sivagaminathan R.K., Ramakrishnan S. (2007), “A hybrid approach for feature subset selection using neural networks and ant colony optimization”, Expert Systems with Application 33, pp. 49-60.
[12] Bourke P. (1993), “Discrete Fourier Transform and Fast Fourier Transform”, http://paulbourke.net/miscellaneous/dft/, truy nhập tháng 1.2016.
[13] LIBSVM, https://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/, truy nhập tháng 3.2016.
Xem thêm
##plugins.themes.academic_pro.article.sidebar##
Đã Xuất bản
Sep 30, 2016
Download
Cách trích dẫn
Hoang Xuan Dau*, Dao Duc Huy. “Phát hiện trạng thái Di chuyển bằng Xe máy dựa Trên Smartphones”. Tạp Chí Khoa học Và Công nghệ Đại học Đà Nẵng, vol 9, số p.h 106, Tháng Chín 2016, tr 64-68, https://jst-ud.vn/jst-ud/article/view/1447.
