منصة الرسائل والاطاريح: نظام تحديد هوية السائق بالاعتماد على التقنيات الهجينة

الخلاصة

يعد تحديد هوية السائق قضية بالغة الأهمية في مشهد النقل اليوم. يعزز التحديد السريع والدقيق أنظمة الأمان ويسمح بتجارب قيادة مخصصة. من خلال التعرف على السائق المصرح له، يمكن لأنظمة المركبات منع الوصول غير المصرح به، مما يقلل بشكل كبير من خطر حوادث السرقة والاختراق. يساهم هذا النهج الاستباقي في بيئات قيادة أكثر أمانًا وتحسين أمان المركبات. تستكشف هذه الأطروحة طرقًا مبتكرة لتحديد هوية السائق بناءً على أنماط القيادة الفريدة، وتجنب التكاليف ومخاوف الخصوصية المرتبطة بالأنظمة الحيوية مثل التعرف على الوجه، وما إلى ذلك. تواجه تقنيات التعريف التقليدية تحديات بسبب التباين بين السائقين، وخاصة عندما تكون مجموعة البيانات محدودة ويتم تقديم سائقين جدد. غالبًا ما يؤدي هذا التباين إلى عدم الدقة، حيث تكون هذه الأساليب أقل فعالية في التكيف مع أنماط القيادة غير المألوفة. تستخدم الدراسة ستة نماذج متقدمة للتعلم الآلي والتعلم العميق بما في ذلك الشبكة العصبية الاصطناعية (ANN) والشبكة العصبية التلافيفية (CNN) والذاكرة طويلة المدى القصيرة (LSTM) وشبكة CNN-LSTM وشبكة LSTM-Attention وشبكة CNN-LSTM أحادية البعد مع الانتباه لتعزيز تحليل هوية السائق وسلوكه. يتم إجراء التحقق باستخدام مجموعة بيانات القيادة الأمنية، مما يدل على قوة النموذج ودقته في كل من سيناريوهات مجموعة البيانات الكاملة ومجموعة البيانات المحدودة (اللقطات القليلة) من خلال تجارب مكثفة على مجموعة بيانات القيادة العامة. أظهر النموذج المقترح (1DCNN-LSTM مع الانتباه) نتائج دقة ملحوظة على مجموعة بيانات الأمان. على وجه التحديد، حقق دقة بنسبة 99.97٪ لتداخل حجم النافذة (40-34) في حالة استخدام مجموعة بيانات عامة كاملة. في معالجة تحدي تحديد هوية السائق من خلال التعلم من اللقطات القليلة، ركزت الدراسة على السيناريوهات التي تنطوي على ثلاثة وخمسة سائقين، باستخدام كل من نهج اللقطة الواحدة والخمس لقطات. وفي التعلم من لقطة واحدة، حققت المهام معدلات دقة بلغت 66.54% لسيناريو الثلاثة برامج تشغيل و71.32% لسيناريو الخمسة برامج تشغيل. ومن اللافت للنظر أن منهجية الخمسة برامج تشغيل أسفرت عن نتائج أفضل، حيث بلغت مهمة الثلاثة برامج تشغيل أقصى دقة بلغت 78.27% وحققت مهمة الخمسة برامج تشغيل دقة مذهلة بلغت 91.92%. ولهذه النتائج آثار عملية ومجتمعية كبيرة.