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electric kick scooter
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新系统实时检测电动滑板车骑行者是否受酒精影响
研究人员开发了一种新颖的系统，利用车载传感器在电动滑板车骑行途中检测骑行者是否受酒精影响。该系统分析惯性和油门测量数据，以识别醉酒迹象，旨在无需进行骑行前测试或暂停服务即可提供实时警报。对 25 名参与者的实验表明，该检测器能够以较低的误报率识别出相当比例的受酒精影响的骑行，表明其在车载实施和及时干预方面的可行性。
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机器学习通过运动学分析检测电动滑板车骑手的酒精中毒
研究人员开发了一种使用传感器数据和机器学习检测电动滑板车骑手酒精中毒的方法。通过为电动滑板车配备惯性测量单元（IMU）和其他传感器，他们收集了参与者在清醒和不同血液酒精浓度水平下的骑行模式数据。对运动学特征的分析，特别是IMU和油门信号的归一化置乱熵和标准差，揭示了酒精中毒会导致从连续的微调转向更少、更大的反应性修正。一个基于这些特征训练的逻辑回归模型在区分清醒和醉酒骑手方面达到了85%的准确率，其中转向速率和横向加速度被确定为关键的预测指标。