CPBW: A Change-Point-Detection and Bag-of-Words-Based Mechanism Utilizing Smartphone Triaxial Accelerometer Data for Driver Identification
Notice bibliographique
Résumé
Effective driver identification is one of critical aspects of Internet of Vehicles (IoV) applications, playing a pivotal role in various contexts, such as vehicle anti-theft, fleet management, personalized insurance, vehicle settings automation, digital forensics, and so on. In this article, we propose CPBW, a novel mechanism that combines change point detection and Bag-of-Words (BoW). The CPBW utilizes the smartphone triaxial accelerometer data to accurately identify drivers. The key innovation of CPBW lies in its exceptional efficiency within short time windows, significantly enhancing the real-time performance. The study adopts naturalistic driving studies, collecting the unrestricted real-world data to increase applicability. However, challenges arise from dynamic urban environments influencing driving behavior and the need to balance hardware costs, privacy concerns, and data reliability. In comparison to the previous methodologies, CPBW demonstrates a reduced time requirement for driver identification. Particularly, our proposed CPBW mechanism showcases impressive performance, achieving accuracy, precision, recall, and F1-score up to 98.1%, 98.1%, 98.1%, and 98.0%, respectively. As a result, CPBW markedly enhances the practicality of driver identification in real-world scenarios.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,005 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».