基于手机加速度传感器数据的出行方式识别方法研究

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作者：韩旭

来源：《科学与信息化》2018年第19期

摘要本研究设计了手机加速度传感器数据采集实验，选择了两条出行路线，结合多种交通出行方式，应用GPSurvey手机软件进行数据采集工作，同时记录出行日志，用小波分析工具对加速度传感器数据进行分段并应用决策树算法进行出行方式识别，最后对比出行日志进行识别效果评估。

关键词手机加速度传感器；出行方式；识别方法

1 研究背景与意义

准确获取居民出行信息可以帮助交通管理部门高效开展交通管理，调整道路资源分配，提升出行效率。主观回忆偏差大，调查随意性强、信息遗漏多、成本高、更新周期长等，极大影响了居民出行调查的可靠性以及时效性，亟须一种新技术来辅助传统方法获取居民出行信息。手机加速度传感器技术随着智能手机的兴起应运而生。加速度传感器可以记录手机X、Y、Z 轴方向的加速度，数据精度高，间隔时间短且可控，电量消耗低；当出行开始、结束、出行方式变化时，手机所采集到的加速度有明显变化，且各出行方式加速度特征不同，可通过算法进行识别。因此利用加速度数据配合相应算法，可以获得居民出行的出行方式、出行时间等信息，对传统居民出行调查有较好补充作用，研究具有现实意义与应用价值。

2 加速度传感器技术

加速度传感器是测量加速度的传感器，通常由质量块、阻尼器、弹性元件、敏感元件和适调电路等组成。传感器在加速过程中，通过对质量块所受惯性力的测量，利用牛顿第二定律获得加速度值。

手机加速度传感器不受环境影响，功耗低，灵敏度高，不同出行方式的加速度数据有一定区别，是一种辅助传统出行调查的方法。加速度传感器已经被用来识别人们的身体活动，例如步行、跑步、静坐、爬山等，同时这一技术也被用于姿态感应的运动监测器[1]。也有研究尝

试了结合GPS和加速度传感器数据来识别活动[2]。然而这些研究只涵盖了有限的活动方式，应用于出行方式识别的研究较为缺乏。

3 实验路线设计及数据采集

3.1 实验路线设计