[发明专利]基于车辆传感器校正数据的驾驶员身份识别方法及系统

摘要

基于车辆传感器校正数据的驾驶员身份识别方法及系统，该方法通过获取车辆传感器数据并进行校正，以将传感器数据由传感器三轴加速度坐标系映射到车辆运动坐标系消除传感器安装误差带来的对后述识别过程的影响；再对校正后的传感器数据进行统计特征的提取，得到可以表征个人驾驶习惯的特征向量输入到一事先训练好的神经网络中，即可输出身份识别结果；其中，神经网络的训练是将事先输入的身份数据作为训练集输出、将传感器数据的统计特征作为训练集输入进行训练。本方法能够实时地、较为准确地识别当前驾驶人员的身份，且识别过程不会对驾驶人员造成影响。

主权项

一种基于车辆传感器校正数据的驾驶员身份识别方法，包括以下步骤：S1、接收驾驶员输入的身份数据并保存；S2、获取车辆传感器采集到的驾驶员驾驶时的传感器数据，该传感器数据至少包括三轴加速度数据；S3、根据预先设定的加速度阈值从所述传感器数据中选取车辆水平静止时和车辆在水平地面直线运动时的三轴加速度数据，用来计算车辆运动坐标系与传感器三轴加速度坐标系之间的旋转矩阵；S4、通过旋转矩阵对步骤S2中获取的传感器数据进行校正，以将所述传感器数据由所述传感器三轴加速度坐标系映射到所述车辆运动坐标系；S5、对经过步骤S4校正后的传感器数据提取统计特征，得到特征向量；S6、将步骤S5得到的特征向量作为训练集输入到一神经网络模型中进行训练，待网络参数收敛时得到训练好的身份识别模型；S7、对身份未知的驾驶员执行步骤S2至S5得到待识别特征向量；S8、将所述待识别特征向量输入到所述身份识别模型中，输出身份识别结果。