arXiv · Machine Learning Theory· Rahul Rajendra Pai, Marco Dozza, Alexander Rasch, Ali Mohammadi, Marco Capuccini·· 3 小时前AI 评分38
传感器数据与机器学习识别电动滑板车骑手酒精中毒的运动学特征
Kinematic signatures of impairment: Detecting alcohol intoxication in e-scooter riders using sensor data and machine learning
AI 导读
研究通过受控实验采集25名骑手在清醒及0.05%、0.08%血酒精浓度下的六轴IMU与油门/刹车信号（100 Hz），计算归一化排列熵与标准差。熵降低而标准差升高，七个运动学特征区分度显著，基于熵的多类逻辑回归经留一参与者交叉验证达85%准确率、sober-vs-high AuROC为1.00，方向盘速率与横向加速度为最重要特征。
来源：arXiv · Machine Learning Theory · arxiv.org