Investigations on Driver Unique Identification from Smartphone’s GPS Data Alone
المؤلفون المشاركون
Chowdhury, Arijit
Chakravarty, Tapas
Ghose, Avik
Banerjee, Tanushree
Balamuralidhar, P.
المصدر
Journal of Advanced Transportation
العدد
المجلد 2018، العدد 2018 (31 ديسمبر/كانون الأول 2018)، ص ص. 1-11، 11ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2018-02-08
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
11
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
Driver identification is an emerging area of interest in vehicle telematics, automobile control, and insurance.
Recent body of works indicates that it may be possible to uniquely identify a driver using multiple dedicated sensors.
In this paper, we present an approach for driver identification using smartphone GPS data alone.
For our experiments, we collected data from 38 drivers for two months.
We quantified the driver’s natural style by extracting a set of 137 statistical features from data generated for each completed trip.
The analysis shows that, for the “driver identification” problem, an average accuracy of 82.3% is achieved for driver groups of 4-5 drivers.
This is comparable to the state of the arts where mostly a multisensor approach has been taken.
Further, it is shown that certain behavioral attributes like high driving skill impact identification accuracy.
We observe that Random Forest classifier offers the best results.
These results have great implications for various stakeholders since the proposed method can identify a driver based on his/her naturalistic driving style which is quantified in terms of statistical parameters extracted from only GPS data.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Chowdhury, Arijit& Chakravarty, Tapas& Ghose, Avik& Banerjee, Tanushree& Balamuralidhar, P.. 2018. Investigations on Driver Unique Identification from Smartphone’s GPS Data Alone. Journal of Advanced Transportation،Vol. 2018, no. 2018, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1181907
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Chowdhury, Arijit…[et al.]. Investigations on Driver Unique Identification from Smartphone’s GPS Data Alone. Journal of Advanced Transportation No. 2018 (2018), pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1181907
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Chowdhury, Arijit& Chakravarty, Tapas& Ghose, Avik& Banerjee, Tanushree& Balamuralidhar, P.. Investigations on Driver Unique Identification from Smartphone’s GPS Data Alone. Journal of Advanced Transportation. 2018. Vol. 2018, no. 2018, pp.1-11.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1181907
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1181907
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر