論文の概要: Data-driven Semi-supervised Machine Learning with Surrogate Safety Measures for Abnormal Driving Behavior Detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.04610v5
- Date: Fri, 24 May 2024 16:16:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-05-27 23:36:34.762307
- Title: Data-driven Semi-supervised Machine Learning with Surrogate Safety Measures for Abnormal Driving Behavior Detection
- Title（参考訳）: 異常運転行動検出のためのサロゲート安全対策を用いたデータ駆動半教師付き機械学習
- Authors: Yongqi Dong, Lanxin Zhang, Haneen Farah, Arkady Zgonnikov, Bart van Arem,
- Abstract要約: 本研究では,いくつかの異常運転行動を明らかにする大規模実世界のデータを分析した。
部分ラベル付きデータを用いた半教師付き機械学習(ML)法を開発し,異常運転行動を正確に検出する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.972018255192681
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Detecting abnormal driving behavior is critical for road traffic safety and the evaluation of drivers' behavior. With the advancement of machine learning (ML) algorithms and the accumulation of naturalistic driving data, many ML models have been adopted for abnormal driving behavior detection. Most existing ML-based detectors rely on (fully) supervised ML methods, which require substantial labeled data. However, ground truth labels are not always available in the real world, and labeling large amounts of data is tedious. Thus, there is a need to explore unsupervised or semi-supervised methods to make the anomaly detection process more feasible and efficient. To fill this research gap, this study analyzes large-scale real-world data revealing several abnormal driving behaviors (e.g., sudden acceleration, rapid lane-changing) and develops a Hierarchical Extreme Learning Machines (HELM) based semi-supervised ML method using partly labeled data to accurately detect the identified abnormal driving behaviors. Moreover, previous ML-based approaches predominantly utilize basic vehicle motion features (such as velocity and acceleration) to label and detect abnormal driving behaviors, while this study seeks to introduce Surrogate Safety Measures (SSMs) as the input features for ML models to improve the detection performance. Results from extensive experiments demonstrate the effectiveness of the proposed semi-supervised ML model with the introduced SSMs serving as important features. The proposed semi-supervised ML method outperforms other baseline semi-supervised or unsupervised methods regarding various metrics, e.g., delivering the best accuracy at 99.58% and the best F-1 measure at 0.9913. The ablation study further highlights the significance of SSMs for advancing detection performance.
- Abstract（参考訳）: 道路交通の安全と運転者の行動評価には,異常運転行動の検出が重要である。
機械学習(ML)アルゴリズムの進歩と自然主義駆動データの蓄積により、多くのMLモデルが異常運転行動検出に採用されている。
既存のMLベースの検出器の多くは(完全に)教師付きML法に依存しており、かなりのラベル付きデータを必要とする。
しかし、地上の真理ラベルは必ずしも現実世界で利用できておらず、大量のデータをラベル付けするのは面倒である。
したがって、異常検出プロセスをより効果的かつ効果的にするために、教師なしまたは半教師なしの手法を検討する必要がある。
このギャップを埋めるために,本研究では,複数の異常運転行動(例えば,急激な加速,高速車線変更)を明らかにする大規模実世界のデータを分析し,部分ラベル付きデータを用いて階層的エクストリーム学習マシン(HELM)に基づく半教師付きML法を開発し,その異常運転動作を正確に検出する。
さらに、従来のMLベースアプローチでは、基本車両の動作特性(速度や加速度など)を利用して異常運転行動のラベル付けと検出を行うのに対して、本研究では、MLモデルの入力機能としてサロゲート安全対策(SSM)を導入し、検出性能を向上させることを目的とする。
実験結果から,提案した半教師付きMLモデルの有効性を示すとともに,SSMが重要な特徴であることを示す。
提案した半教師付きML法は、様々な指標(例えば、99.58%で最高の精度、0.9913で最高のF-1測定値)に関して、他のベースラインの半教師付きあるいは教師なしの手法よりも優れている。
アブレーション研究は, 検出性能向上におけるSSMsの重要性をさらに強調した。
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