Với các kịch bản đã nêu ra trong mục 3.2, kết quả tương ứng như sau:
Kịch bản 1: tốc độ di chuyển của người khá ổn định, ứng dụng nhận diện khá tốt các trạng thái đi, dừng, rẽ phải. Tuy nhiên với tình huống tắc đường và người lái xe buộc phải đi chậm dần sau đó dừng hẳn tại điểm mốc thứ 5 thì khi tốc độ giảm rất thấp, mô đun đã nhận diện nhầm sang đã dừng. Ngoài ra khi rẽ phải tại mốc thứ 4, mô đun chỉ nhận ra là đang rẽ phải sau khi người lái xe đã rẽ xong.
Kịch bản 2: trong kịch bản này, tuyến đường là tối ưu khi không có đèn đỏ, không tắc đường và tốc độ di chuyển là ổn định. Việc phát hiện trạng thái rất chính xác.
Kịch bản 3: trong kịch bản này, việc phát hiện trạng thái rất ổn định do đường đi thẳng và không có chuyển hướng liên tục. Với mốc 1 do vòng xuyến khá nhỏ nên việc phát hiện vẫn chính xác nhưng với mốc 4, vòng xuyến khá lớn và mô đun đã nhận nhầm sang trạng thái rẽ trái. Với mốc 2 và 3, mô đun chỉ kịp nhận ra một lần rẽ trái thay vì hai lần liên tiếp. Điều này là chấp nhận được vì 2 đoạn rẽ trái là sát nhau.
Kịch bản 4: với kịch bản này, đoạn đường từ mốc 2 tới mốc 3 việc phát hiện trạng thái trở nên không chính xác, lẫn lộn giữa trạng thái đứng yên và di chuyển. Nguyên nhân có thể do tắc đường dẫn tới vận tốc của xe không ổn định, cách tính tốc độ theo tốc độ trung bình để làm bộ lọc hoạt động không còn đúng. Trên các đoạn đường còn lại, việc phát hiện hoạt động bình thường với tỉ lệ nhận diện chính xác cao.
Kịch bản 5: với kịch bản này, khi người lái xe di chuyển từ mốc 1 tới mốc 4, tốc độ di chuyển là rất cao, trên 20m/s, việc lấy tốc độ trung bình để làm bộ lọc tỏ ra hiệu quả khi di chuyển dưới hầm sóng GPS không ổn định. Tại mốc 5, khi người lái xe quay đầu, mô đun chưa phát hiện được việc rẽ trái mà thay vào đó, ứng dụng nhận diện nhầm vẫn là di chuyển bình thường.
Kịch bản 6: với kịch bản đường phức tạp, việc phát hiện trạng thái vẫn chính xác cho đến mốc đoạn đường đầu tiên. Kể từ mốc thứ 2, mô đun bắt đầu có sự nhầm lẫn giữa trạng thái đứng yên và trạng thái di chuyển do đường tắc và liên tục phải phanh gấp trong khu đông dân cư. Với mốc 5 mô đun vẫn cho rằng người lái xe đang đứng yên do tốc độ dắt xe đi là chậm. Tại mốc 6 mô đun nhận diện thành công việc người lái xe rẽ phải.
Kịch bản 7: đây là kịch bản mang tính thử nghiệm tính chính xác của phương pháp khi áp dụng với phương tiện giao thông công cộng. Với tuyến đường đã thể hiện ở hình tại mục 3.2.7, mô đun nhận diện chính xác trạng thái vào các khoảng thời gian xe bus dừng vào bến và khi xe bus di chuyển trở lại.
Kết quả ma trận nhầm lẫn của kịch bản 7 được đưa vào mang tính tham khảo. Qua 6 kịch bản đầu tiên, ta nhận được bảng 3.1 và bảng 3.2 là ma trận nhầm lẫn của việc phát hiện trạng thái người tham gia giao thông ứng dụng phương pháp
đã đề xuất. Tỉ lệ được tính toán dựa trên số lượng phân đoạn phát hiện được tương ứng với mỗi trạng thái trên tổng số phân đoạn của tất cả các kịch bản.
Bảng 3.1: Ma trận nhầm lẫn cho các trạng thái dừng
Đứng yên (xe máy) Dừng (xe số) Dừng (xe ga) Đứng yên
(xe máy)
0.9866 0.0116 0.0018
Dừng (xe số) 0.0359 0.9238 0.0403 Dừng (xe ga) 0.0168 0.0495 0.9337
Bảng 3.2: Ma trận nhầm lẫn cho các trạng thái di chuyển
Di chuyển (xe số) Di chuyển (xe ga) Rẽ trái (xe số) Rẽ trái (xe ga) Rẽ phải (xe số) Rẽ phải (xe ga) Di chuyển (xe số) 0.9320 0.0014 0.0027 0.0121 0.0209 0.0309 Di chuyển (xe ga) 0.0098 0.9168 0.0282 0.0165 0.0103 0.0184 Rẽ trái (xe số) 0.0015 0.0306 0.9035 0.0421 0.0060 0.0163 Rẽ trái (xe ga) 0.0408 0.0366 0.0018 0.8996 0.0165 0.0047 Rẽ phải (xe số) 0.0320 0.0365 0.0014 0.0098 0.9129 0.0074 Rẽ phải (xe ga) 0.0364 0.0285 0.0021 0.0034 0.0029 0.9267