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2024 | OriginalPaper | Buchkapitel

8. Driver Skill Profiling Using Machine Learning

verfasst von : Nadeem Akhtar, Mithun Mohan

Erschienen in: Infrastructure and Built Environment for Sustainable and Resilient Societies

Verlag: Springer Nature Singapore

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Abstract

Dieses Kapitel vertieft die kritische Frage der Straßenverkehrssicherheit und die Bedeutung der Bewertung der Fahrfähigkeiten, insbesondere bei jungen und unerfahrenen Fahranfängern. Es führt ein maschinell lernbasiertes Punktesystem ein, um die Fähigkeiten der Fahrer zu quantifizieren, wobei der Schwerpunkt auf Parallel- und Rückwärtseinparken liegt. Die Studie umfasst einen Fragebogen zur Selbsteinschätzung und Feldtests, bei denen die Daten sowohl mit überwachten als auch mit unbeaufsichtigten Techniken des maschinellen Lernens analysiert werden. Der Random Forest-Algorithmus wird zur Vorhersage von Fahrfertigkeiten eingesetzt, während Fuzzy C-Mittel Clustering verwendet wird, um Fahrer auf der Grundlage ihrer Selbsteinschätzungsreaktionen zu gruppieren. Das Kapitel beleuchtet die Diskrepanzen zwischen selbstbewerteten und tatsächlichen Fahrfähigkeiten und bietet wertvolle Erkenntnisse zur Verbesserung der Verkehrssicherheit durch gezielte Schulung und Bewertung. Die Kombination von maschinellem Lernen bietet eine robuste Methode zur Bewertung und Verbesserung der Fahrfertigkeiten und leistet damit einen wesentlichen Beitrag zur Verkehrssicherheit.

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Literatur
Zurück zum Zitat Martinussen LM, Møller M, Prato CG (nd) 6th road safety on four continents conference driver style and driver skill-clustering sub-groups of drivers differing in their potential danger in traffic Martinussen LM, Møller M, Prato CG (nd) 6th road safety on four continents conference driver style and driver skill-clustering sub-groups of drivers differing in their potential danger in traffic
Zurück zum Zitat Moharrer M (2011) Actual skill vs. perceived skill; A new method for assessing overconfidence among drivers Moharrer M (2011) Actual skill vs. perceived skill; A new method for assessing overconfidence among drivers
Metadaten
Titel
Driver Skill Profiling Using Machine Learning
verfasst von
Nadeem Akhtar
Mithun Mohan
Copyright-Jahr
2024
Verlag
Springer Nature Singapore
DOI
https://doi.org/10.1007/978-981-97-1503-9_8