Assessing Driving Risk Level: Harnessing Deep Learning Hybrid Model With Intercity Bus Naturalistic Driving Data

Driving risk assessment is crucial for enhancing traffic safety, especially given the severe consequences of highway accidents. This study advances the field by developing a deep learning hybrid model for time series analysis to categorize driving risks into low, moderate, and high levels. By collec...

Mô tả đầy đủ

Chi tiết về thư mục

Những tác giả chính:	Wei-Hsun Lee, Che-Yu Chang
Định dạng:	Artigo
Ngôn ngữ:	Inglês
Được phát hành:	IEEE 2025-01-01
Loạt:	IEEE Access
Những chủ đề:	Driving risk assessment high-risk driving level predictor naturalistic driving data deep learning hybrid model static journey background information
Truy cập trực tuyến:	https://ieeexplore.ieee.org/document/10870206/
Các nhãn:	Thêm thẻ Không có thẻ, Là người đầu tiên thẻ bản ghi này!