Driving signature analysis for auto-theft recovery
المؤلفون المشاركون
المصدر
The International Arab Journal of Information Technology
العدد
المجلد 19، العدد 3A (s) (31 مايو/أيار 2022)، ص ص. 413-420، 8ص.
الناشر
جامعة الزرقاء عمادة البحث العلمي
تاريخ النشر
2022-05-31
دولة النشر
الأردن
عدد الصفحات
8
التخصصات الرئيسية
تكنولوجيا المعلومات وعلم الحاسوب
الملخص EN
Autotheft is a crime that can be mitigated using artificial intelligence as a scientific approach.
In this case, we assess the drivers driving pattern using both deep neural network and swarm intelligence algorithms.
From the analysis we are able to obtain the driving signature of the driver which can be associated with the vehicle.
The vehicle is then tracked and monitored.
Next, a deviation from the usual driving signature of the owner or assigned driver would signify a possible instance of autotheft.
Subsequently, the vehicle can be traced and reclaimed by the owner.
The algorithms are evaluated based on their performance in analysing the datasets bearing variable features.
The variations in features enable us to verify the efficacy and accuracy levels of the various algorithms that are used in the study.
The metrics used for evaluation are the Mean Squared Error and the F1 Score for precision, accuracy and recall functionality.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Bosire, Adrian& Maingi, Damian. 2022. Driving signature analysis for auto-theft recovery. The International Arab Journal of Information Technology،Vol. 19, no. 3A (s), pp.413-420.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1437103
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Bosire, Adrian& Maingi, Damian. Driving signature analysis for auto-theft recovery. The International Arab Journal of Information Technology Vol. 19, no. 3A (Special issue) (2022), pp.413-420.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1437103
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Bosire, Adrian& Maingi, Damian. Driving signature analysis for auto-theft recovery. The International Arab Journal of Information Technology. 2022. Vol. 19, no. 3A (s), pp.413-420.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1437103
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
رقم السجل
BIM-1437103
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