Driver and Path Detection through Time-Series Classification

Table 5

, precision, recall, accuracy, and training time evaluated by using MLP for different windows sizes.

Average window size	Driver	Driver recall	Driver precision	Overall precision	Overall recall	Accuracy	Training time (sec)
1 s; 12960 training segments	DF1	0,56	0,58	0,48	0,50	0,52	3268
	DF2	0,58	0,51
	DF3	0,51	0,52
	DF4	0,7	0,68
	DF5	0,6	0,4
	DM1	0,54	0,51
	DM2	0,21	0,67
	DM3	0,6	0,5
	DM4	0,55	0,5
	DM5	0,45	0,67
10 s; 1296 training segments	DF1	0,67	0,58	0,63	0,47	0,61	302
	DF2	0,66	0,54
	DF3	0,71	0,58
	DF4	0,72	0,61
	DF5	0,62	0,7
	DM1	0,57	0,58
	DM2	0,4	0,45
	DM3	0,63	0,41
	DM4	0,59	0,38
	DM5	0,76	0,45
30 s; 432 training segments	DF1	0,71	0,77	0,74	0,74	0,76	112
	DF2	0,73	0,75
	DF3	0,76	0,79
	DF4	0,74	0,71
	DF5	0,77	0,75
	DM1	0,79	0,78
	DM2	0,7	0,7
	DM3	0,81	0,67
	DM4	0,73	0,79
	DM5	0,67	0,7
60 s; 216 training segments	DF1	0,84	0,95	0,89	0,90	0,95	56
	DF2	0,92	0,91
	DF3	0,89	0,89
	DF4	0,91	0,92
	DF5	0,83	0,91
	DM1	0,89	0,84
	DM2	0,91	0,84
	DM3	0,9	0,95
	DM4	0,92	0,92
	DM5	0,93	0,88
Start&Stop; 7562 training segments	DF1	0,89	0,99	0,95	0,94	0,95	1430
	DF2	0,99	0,96
	DF3	0,9	0,91
	DF4	1	0,99
	DF5	0,81	0,92
	DM1	1	1
	DM2	0,93	0,84
	DM3	0,94	0,99
	DM4	0,97	0,99
	DM5	1	0,89