مهندسی ترافیک

مهندسی ترافیک

احراز هویت راننده با استفاده از شبکه عصبی روی ویژگی‌های آماری استخراج شده از داده‌های تلفن همراه هوشمند

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
1 دانشجوی مقطع کارشناسی ارشد علوم کامپیوتر، دانشگاه صنعتی امیرکبیر، تهران، ایران
2 دانشیار گروه علوم کامپیوتر، دانشگاه صنعتی امیرکبیر، تهران، ایران
چکیده
حمل ؜ ونقل آینده با مباحث هوش مصنوعی به شدت در هم تنیده شده است. در این راستا ابزارهای هوش مصنوعی مانند شبکه ؜های عصبی نقشی بی بدیل در حوزه پیش بینی، تصمیم ­گیری و کنترل حمل ­و نقل بر عهده خواهند داشت. مقاله حاضر یک سامانه مبتنی بر هوش مصنوعی به منظور احراز هویت راننده (شناسایی راننده) به کمک داده ؜های جمع ؜آوری شده توسط تلفن همراه هوشمند ارائه می ­دهد. در این سامانه، تلاش شده است تا حریم شخصی راننده نقض نشده و شناسایی راننده بصورت خودکار، مطمئن­ و بی ؜درنگ انجام گردد. معماری سامانه شامل سه ماژول جمع ­آوری داده، پیش ­پردازش و شناسایی است. در ماژول جمع ­آوری داده،­ اطلاعات حسگرهای شتاب­ سنج و ژیروسکوپ رانندگان با استفاده از یک تلفن همراه هوشمند جمع ­آوری می­شوند. در ماژول پیش ؜پردازش، حذف نویز، پاک­سازی، پنجره ­بندی صورت می؜ گیرد. در این بخش مقادیر گم­شده ترمیم و داده ­های وضعیت توقف خودرو حذف خواهند شد. در نهایت، ویژگی ؜های آماری موثر از پنجره؜ های داده استخراج می؜ شوند. در ماژول شناسایی، الگوریتم های یادگیری برای شناسایی الگوهای داده ؜های آموزش استفاده می ؜شوند. ورودی های این الگوریتم­ ها، ویژگی های استخراج شده از پنجره­ ها شامل هیستوگرام، میانگین، واریانس، اختلاف و ضریب همبستگی می­ باشند. الگوریتم­ های یادگیری استفاده شده در این مقاله، شامل آدابوست، درخت تصمیم، بوستینگ، نزدیک­ترین همسایه، ماشین بردار پشتیبان، لجستیک، شبکه عصبی، شبکه بیزین و درخت تصادفی بوده ؜اند. با توجه به آزمایشات صورت گرفته، بهترین الگوریتم­ برای احراز هویت راننده، شبکه عصبی با حداکثر دقت 96% بوده است. از این راهکار می؜توان در حمل؜ و نقل آینده به منظور توسعه سامانه؜ های بیمه مبتنی بر رفتار رانندگی و نیز توسعه سامانه؜ های اعمال جرایم یا مشوق ؜ها بهره برد.
کلیدواژه‌ها

- Igarashi, K., Miyajima, C., Itou, K., Takeda, K., Itakura, F. and Abut, H., 2004, Biometric identification using driving behavioral signals, 2004 IEEE International Conference on Multimedia and Expo (ICME), 65-68.
 
- Okamoto, M., Otani, S., Kaitani, Y. and Uchida, K., 2011, Identification of driver operations with extraction of driving primitives, IEEE International Conference on Control Applications (CCA), 338-344
 
- Wikipedia: Usage based insurance. http://en.wikipedia.org/ wiki/Usage-based_insurance.
 
- Progressive snapshot privacy statement. https://www.progressive.com/auto/snapshot-privacy-statement/.
- Teletrac. http://www.teletrac.com.
 
- Tesla CEO Elon Musk disputes N.Y. Times article on Model S range. http://articles.latimes.com/2013/feb/11/autos/la- fi-hy-autos-tesla-model-s-ny-times-musk-battle-20130211
 
- IEEE transactions on neural networks, 2009, Driving profile modeling and recognition based on soft computing approach, 20, 4, IEEE
 
- Computers & Electrical Engineering, 2018, Human behavior characterization for driving style recognition in vehicle system,
 
- Bernardi, Mario Luca, Marta Cimitile, Fabio Martinelli, and Francesco Mercaldo. "Driver and path detection through time-series classification." Journal of Advanced Transportation 2018 (2018).
 
- Martinelli, Fabio, Francesco Mercaldo, Vittoria Nardone, Antonella Santone, and Gigliola Vaglini. "Real-Time Driver Behaviour Characterization Through Rule-Based Machine Learning." In International Conference on Computer Safety, Reliability, and Security, pp. 374-386. Springer, Cham, 2018.
 
- C.Marina Martinez,M. Heucke, F.-Y.Wang, B.Gao,and D. Cao, “Driving style recognition for intelligent vehicle control and advanced driver assistance: a survey,” IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, vol.19, no.3,pp. 666–676, 2018.
 
- Wahlström, Johan, Isaac Skog, and Peter Händel. "Smartphone-based vehicle telematics: A ten-year anniversary." IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems 18, no. 10 (2017): 2802-2825.
 
- Yuan, Weiqi, and Yonghua Tang. "The driver authentication device based on the characteristics of palmprint and palm vein." In 2011 International Conference on Hand-Based Biometrics, pp. 1-5. IEEE, 2011.
- Sharma, Sameer, Mr Shashi Bhushan, and Ms Jaspreet Kaur. "Improved Human Identification using Finger Vein Images." International Journal of Advanced Research in Computer Science & Technology 2, no. 1 (2014): 32-34.
 
- Kumar, Ajay. "Can we use minor finger knuckle images to identify humans?." In 2012 IEEE fifth international conference on biometrics: theory, applications and systems (BTAS), pp. 55-60. IEEE, 2012.
 
- Enev, Miro, Alex Takakuwa, Karl Koscher, and Tadayoshi Kohno. "Automobile driver fingerprinting." Proceedings on Privacy Enhancing Technologies 2016, no. 1 (2016): 34-50.
 
- Fung, Nathanael C., Bruce Wallace, Adrian DC Chan, Rafik Goubran, Michelle M. Porter, Shawn Marshall, and Frank Knoefel. "Driver identification using vehicle acceleration and deceleration events from naturalistic driving of older drivers." In 2017 IEEE International Symposium on Medical Measurements and Applications (MeMeA), pp. 33-38. IEEE, 2017.
 
- Hallac, David, Abhijit Sharang, Rainer Stahlmann, Andreas Lamprecht, Markus Huber, Martin Roehder, and Jure Leskovec. "Driver identification using automobile sensor data from a single turn." In 2016 IEEE 19th International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC), pp. 953-958. IEEE, 2016.
 
- Martínez, M. V., Javier Echanobe, and Inés del Campo. "Driver identification and impostor detection based on driving behavior signals." In 2016 IEEE 19th International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC), pp. 372-378. IEEE, 2016.
 
- Ezzini, Saad, Ismail Berrada, and Mounir Ghogho. "Who is behind the wheel? Driver identification and fingerprinting." Journal of Big Data 5, no. 1 (2018): 9.
 
- Kwak BI, Woo JY, Kim HK. Driving dataset. PST 2016 http://ocslab.hksecurity.net/Datasets/driving-dataset.
 
- Romera E, Arroyo v, BergasaLM. Need data for driving behavior analysis? Presenting the public UAH-DriveSet. In: Proceedings of IEEE international conference on intelligent transportation systems (ITSC). Rio de Janeiro; 2016. p. 387–92.
 
- Schneegass S, Pfleging B, Broy N, Schmidt A, Heinrich F. A data set of real-world driving to assess driver workload. In: Proceeding the 5th international conference on automotive user interfaces and interactive vehicular applications (AutomotiveUI’13); 2013. p. 150–7.
 
- Moreira-Matias, Luis, and Haneen Farah. "On developing a driver identification methodology using in-vehicle data recorders." IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems 18, no. 9 (2017): 2387-2396.
 
- Chowdhury, Arijit, Tapas Chakravarty, Avik Ghose, Tanushree Banerjee, and P. Balamuralidhar. "Investigations on Driver Unique Identification from Smartphone’s GPS Data Alone." Journal of Advanced Transportation 2018 (2018).
 
- Phumphuang, Pantaree, Pongpisit Wuttidittachotti, and Chalermpol Saiprasert. "Driver identification using variance of the acceleration data." In 2015 International Computer Science and Engineering Conference (ICSEC), pp. 1-6. IEEE, 2015.
 
- Virojboonkiate, Nuttun, Adsadawut Chanakitkarnchok, Peerapon Vateekul, and Kultida Rojviboonchai. "Public Transport Driver Identification System Using Histogram of Acceleration Data." Journal of Advanced Transportation 2019 (2019).
 
- Zhang, Xingjian, Xiaohua Zhao, and Jian Rong. "A study of individual characteristics of driving behavior based on hidden markov model." Sensors & Transducers 167, no. 3 (2014): 194.
 
- Bejani, Mohammad Mahdi, and Mehdi Ghatee. 2018. “A context aware system for driving style evaluation by an ensemble learning on smartphone sensors data.” Transportation Research Part C: Emerging Technologies 89: 303-320.
 
- Eftekhari, Hamid Reza, and Mehdi Ghatee. 2018. “Hybrid of discrete wavelet transform and adaptive neuro fuzzy inference system for overall driving behavior recognition.” Transportation Research Part F: Traffic Psychology and Behaviour 58: 782-796.
 
- Bejani, Mohammad Mahdi, and Mehdi Ghatee. 2019. “Convolutional Neural Network with Adaptive Regularization to Classify Driving Styles on Smartphones.” IEEE transaction on Intelligent Transportation Systems, 1-10.