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近年来,智能网联汽车(ICV)已成为智能工业时代最有前景的发展方向。作为现代移动的重要模式,ICV的设计和开发越来越强调个性化需求。提出一种仅使用车载CAN总线行车状态数据,基于深度学习的驾驶人身份识别通用框架。首先采集20名驾驶人在固定试验路线下,包括不同道路类型、不同交通条件下的自然驾驶行车状态数据集;其次对9种类型的CAN信号行车数据进行数据清洗与重采样,构建数据样本集。搭建了由卷积层、池化层、全连接层、SoftMax层构成的一维卷积神经网络(1-D CNN)驾驶人身份识别模型,并且使用Ada