Luận án Tiến sĩ Công nghệ thông tin: Nhận dạng hành vi của người tham gia giao thông dựa trên cảm biến điện thoại

Mục tiêu chính của Luận án tập trung vào phân tích dữ liệu cảm biến thu được từ điện thoại của người tham gia giao thông nhằm nhận dạng được các hành vi giao thông bất thường. Mời các bạn cùng tham khảo nội dung chi tiết.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Luận án Tiến sĩ Công nghệ thông tin: Nhận dạng hành vi của người tham gia giao thông dựa trên cảm biến điện thoại ĐẠIHỌCQUỐCGIAHÀNỘI TRƯỜNGĐẠIHỌCCÔNGNGHỆ LữĐăngNhạcNHẬNDẠNGHÀNHVICỦANGƯỜITHAMGIAGIAOTHÔNG DỰATRÊNCẢMBIẾNĐIỆNTHOẠI LUẬNÁNTIẾNSĨCÔNGNGHỆTHÔNGTIN HÀNỘI–2019 ĐẠIHỌCQUỐCGIAHÀNỘI TRƯỜNGĐẠIHỌCCÔNGNGHỆ LữĐăngNhạcNHẬNDẠNGHÀNHVICỦANGƯỜITHAMGIAGIAOTHÔNG DỰATRÊNCẢMBIẾNĐIỆNTHOẠI Chuyênngành:HệthốngThôngtin Mãsố:9480401.01 LUẬNÁNTIẾNSĨCÔNGNGHỆTHÔNGTIN NGƯỜIHƯỚNGDẪNKHOAHỌC: 1.PGS.TSNGUYỄNHÀNAM 2.PGS.TSPHANXUÂNHIẾUHàNội–2019 LỜICAMĐOAN TôixincamđoanđâylàcôngtrìnhnghiêncứudotôithựchiệndướisựhướngdẫncủaPGS.TS.NguyễnHàNamvàPGS.TS.PhanXuânHiếutạiBộmôncácHệthốngThôngtin,KhoaCôngnghệThôngtin,TrườngĐạihọcCôngnghệ,ĐạihọcQuốcgiaHàNội.Cácsốliệuvàkếtquảtrìnhbàytrongluậnánlà trungthựcvàchưađượccôngbốtrongcáccôngtrìnhkhác. Tácgiả LữĐăngNhạc LỜICẢMƠN LuậnánđượcthựchiệntạiBộ mônHệ thốngThôngtinKhoaCNTTTrườngĐạihọcCôngnghệ,ĐạihọcQuốcgiaHàNội,dướisựhướngdẫncủa PGS.TS.NguyễnHàNamvàPGS.TSPhanXuânHiếu. Trướctiên,tôixinbàytỏ lòngbiết ơnsâusắctớiPGS.TS.NguyễnHà NamvàPGS.TSPhanXuânHiếu.NhữngngườiThầyđãtậntụychỉdạy,giúpđỡtôigiảiquyếtnhữngvấnđề khókhăntrongnghiêncứukhoahọcvàtrongcuộcsống. Tôicũngxingửilờicảm ơntớitậpthểcácThầy,Côgiáo,cácNhàkhoahọctrongkhoaCNTTđãtruyềnđạtnhữngkiếnthứcquýbáuvàđãtạođiềukiệnthuậnlợichotôitrongquátrìnhhọctậpvànghiêncứu. Đểcóđượcdữliệuphụcvụ chonghiêncứu,tôixingửilờicảm ơntớiNhómnghiêncứucủaPGS.TS. NguyễnHàNamđãgiúptôithuthậpdữ liệucũngnhư tiếnhànhmộtsố thực nghiệmliênquanđếnLuậnán. Tôicũnggửilờitriântớibạnbè,đồngnghiệp,ngườithânđãgiúpđỡ và hỗtrợtôitrongsuốtquátrìnhnghiêncứu. Cuốicùng,tôivôcùngbiếtơngiađình,bốmẹ,anhchịem,đặcbiệtlàvợvà haiconnhỏ củatôi,nhữngngườiđãđộngviên,giànhnhữngđiềukiệntốtnhấtđểtôicóthểhoànthànhchươngtrìnhnghiêncứucủamình. LữĐăngNhạc HàNội,2019MỤCLỤC DANHMỤCKÝHIỆUVÀTỪVIẾTTẮT DIỄNGIẢI TỪVIẾTTẮT TIẾNGANH TIẾNGVIỆTACC Accuracy ĐộchínhxáctrongphânlớpdữliệuAcc Accelerometer Cảmbiếngiatốc ArtificialNeuralANN Mạngnơron NetworkAUC AreaUnderCurve DiệntíchdướiđườngcongROC CrossValidation–10 Phương pháp đánh giá phân lớpCV10 Fold bằngcáchchiadữliệuthành10tập DynamicTime Kỹthuậttìmkiếmđộtươngtựcủa DTW Wrapping haichuỗiFFT FastFourierTransform BiếnđổiFouriernhanh Âmtínhgiả(mẫumangnhãndươngFN FalseNegative bịphânlớpsaivàolớpâm) Dươngtínhgiả(mẫumangnhãnâmFP FalsePositive bịphânlớpsaivàolớpdương) GlobalPositioningGPS Hệthốngđịnhvịtoàncầu SystemGyr Gyroscope Cảmbiếnconquayhồichuyển Là một thuật toán phân lớp thuộcJ48 J48 CART (Classification and RegressionTree) Thuật toán phân lớp k láng giềngkNN kNearestNeighbor gầnnhấtMag Magnetometer CảmbiếntừtrườngNB NaïveBayesClassifier ThuậttoánphânlớpNaïveBayesRF RandomForest Rừngngẫunhiên ReceiverOpera ...