智能化时代驾驶行为监测关键技术和发展趋势

摘要：驾驶行为监测是提高道路安全、减少交通事故、改进驾驶习惯、优化交通管理的重要手段，具有多重价值。在梳理驾驶行为监测的基本含义和主要目标的基础上，设计了智能化时代驾驶行为监测系统的基本框架，并深入分析了传感器技术、数据处理技术、行为分析技术及决策支持技术等关键技术。随着科技的不断进步，驾驶行为监测正朝着智能化、集成化、个性化和大数据应用的方向发展。通过系统框架的设计和关键技术及发展趋势的研判，为推动驾驶行为监测领域的进一步发展提供了有益的参考。

关键词：驾驶行为监测；系统框架；关键技术；发展趋势；智能化；道路安全

中图分类号：TP391    文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2025）07-0044-03

开放科学（资源服务） 标识码（OSID）

0 引言

随着中国经济的飞速发展，机动车的数量持续增长，交通安全面临严峻挑战。统计数据显示，约80%的交通事故与驾驶者的危险行为密切相关[1]，其中分心驾驶、疲劳驾驶和酒后驾驶尤为突出[2]。因此，探索有效的驾驶行为监测技术，构建功能完善的监测系统，具有重要的现实意义。

驾驶行为监测作为提高交通安全、减少事故的重要手段，近年来受到学术界和产业界的广泛关注。通过实时监测和分析，能够及时识别驾驶者的危险行为，帮助改进驾驶习惯，降低事故发生概率。同时，监测数据还为车辆设计者和道路规划者提供有价值的信息，优化车辆性能和交通安全策略。随着传感器技术、数据分析技术及人工智能的发展，驾驶行为监测的技术手段不断升级，研究领域持续拓展。

本文系统研究了驾驶行为监测的定义、目标、关键技术及发展趋势，旨在为相关研究提供参考，推动该领域的进一步发展。本文结构如下：第二部分梳理了驾驶行为监测的内涵和目标；第三部分探讨了驾驶行为监测的关键技术；第四部分分析了驾驶行为监测的发展趋势；最后在第五部分总结全文并提出未来研究方向。

1 驾驶行为监测的定义和目标

1.1 驾驶行为监测定义

驾驶行为监测是指通过各种技术手段对驾驶者在驾驶过程中的行为进行监测、记录和分析的过程，以获取驾驶行为数据，评估驾驶风险，并为改善驾驶安全提供依据。监测内容涵盖驾驶操作行为（如加速、刹车、转向等） 、生理状态（如心率、疲劳程度、脑电信号等） 及外部环境因素（如天气、路况等） 。

在技术层面，驾驶行为监测可分为主动监测与被动监测[3]。主动监测通过实时传感器和监控系统，动态捕捉驾驶者的行为；被动监测则在特定情况下（如事故发生后） 对数据进行回溯分析。随着智能设备的广泛应用，如智能手机、车载摄像头、智能手表、GPS定位系统等，驾驶行为监测手段愈加丰富，监测的准确性和实时性显著提升。

驾驶行为监测的关键在于数据的采集与分析。通过传感器收集的数据，包括加速度、转向角度、车速等，能够反映驾驶者的操作习惯。结合生理传感器（如心率、视觉、脑电监测设备） ，进一步分析驾驶者的心理和生理状态，如疲劳、焦虑等。基于这些数据的综合分析，为驾驶行为的评估提供了坚实基础。

1.2 驾驶行为监测目标

驾驶行为监测的根本目标是提升交通安全，减少交通事故的发生。具体而言，驾驶行为监测的目标包括识别危险驾驶行为、促进安全驾驶习惯的养成、支持政策制定与交通管理、提高驾驶者自我意识、推动自动驾驶技术发展等几个方面，详见表1。

1） 识别危险驾驶行为。通过实时监测驾驶者的行为，能够及时识别出如超速、急刹车、频繁变道等危险行为，有效降低事故风险。

2） 促进安全驾驶习惯养成。通过对驾驶行为的记录与分析，能够为驾驶者提供个性化的反馈，帮助其认识到自身驾驶习惯的不足之处，从而促进安全驾驶习惯的养成。

3） 支持政策制定与交通管理。通过对大量驾驶行为数据的分析，能够为交通管理部门提供科学依据，支持政策制定与交通管理的优化，提高交通系统的效率，降低事故发生率。

4） 提高驾驶者自我意识。实时提供驾驶者的行为反馈，增强其自我监管意识，从而提升安全驾驶的主动性，及时调整不安全的行为。

5） 推动自动驾驶技术发展。通过对人类驾驶行为的深入分析，为自动驾驶技术的研发提供重要的数据支持，优化自动驾驶算法，推动智能交通发展。

综上所述，驾驶行为监测不仅关乎个体的驾驶安全，也与社会的交通安全息息相关，具有多重价值。其目标的实现需要技术的支持、政策的引导以及驾驶者的共同努力。

2 驾驶行为监测关键技术

2.1 系统框架设计

随着计算机视觉、机器学习和物联网技术的迅速发展，驾驶行为监测系统日益智能化[4]。本文设计的智能化驾驶行为监测系统框架如图1所示，主要由传感器模块、数据处理模块、行为分析模块和决策支持模块4部分组成。

传感器模块负责采集驾驶过程中的各类数据，包括摄像头、智能手机、智能手表、GPS/北斗接收器、加速度计/陀螺仪等。数据处理模块主要进行实时数据传输、数据清洗、格式化和初步特征提取，确保数据的准确性和一致性。行为分析模块利用机器学习算法对处理后的数据进行深度挖掘，提取有意义的行为模式，并实时监测驾驶员状态。决策支持模块根据分析结果向驾驶员发送警告信号（如疲劳提醒） 或提供车辆控制指令，并通过可视化界面展示当前驾驶状态，帮助驾驶员自我检查和改进技巧。

该系统框架不仅能够实时监测和分析驾驶员的行为，还能及时响应，为确保道路交通安全提供了一种新的、高效的解决方案。

2.2 传感器技术

传感器技术是驾驶行为监测的基础，主要用于采集驾驶过程中的各种数据。

1） 车辆状态传感器。加速度传感器用于实时监测车辆的加/减速情况，反映驾驶者的加速和制动习惯。陀螺仪检测车辆的倾斜角度和转向状态，用于分析驾驶者的操控行为。GPS定位器提供车辆的位置信息、速度和行驶轨迹，为后续的数据分析提供基础数据。

2） 驾驶员状态传感器。摄像头捕捉驾驶者的面部表情与眼动轨迹，评估其疲劳程度和注意力集中状态。智能手表/手机采集驾驶者的心率、语音等生理数据，用于监测其心理和生理状态。

3） 环境传感器。天气传感器监测驾驶环境的天气状况，为驾驶行为分析提供环境背景信息。路况传感器实时感知路面状况，如路面湿滑、拥堵情况等。

随着技术的发展，传感器的精度和灵敏度不断提高，能够更准确地反映驾驶者的行为和状态。此外，传感器体积逐渐减小，便于安装，适应性更强。通过多种传感器的组合使用，实现对驾驶行为和状态的全面监测，显著提升监测的准确性和实时性。

2.3 数据处理技术

数据处理技术在驾驶行为监测中起着至关重要的作用，主要流程包括数据传输和存储、数据清洗、特征提取和数据分析。

1） 数据传输和存储。通过实时传输和存储技术，将传感器收集到的数据传输到云端或本地服务器进行存储。采用高效的数据传输协议和存储架构，以支持大规模数据处理需求，确保实时性和完整性。

2） 数据清洗。去除噪声和错误数据，处理缺失值和异常值，确保数据的准确性，常用方法包括滤波算法、插值法和异常检测技术。

3） 特征提取。从原始数据中提取出有意义的信息，如驾驶速度、加速度变化、转向角度变化等。这些特征能够更好地反映驾驶行为模式，为后续的分析提供基础。

4） 数据分析。采用机器学习和深度学习算法，对处理后的数据进行深入分析。常用算法包括支持向量机（SVM） 、决策树、随机森林、卷积神经网络（CNN） 和长短期记忆网络（LSTM） 等。这些算法能够从多维度、多层次的传感器数据中准确识别驾驶行为特征，预测潜在驾驶风险。

数据处理的效率和准确性直接影响到驾驶行为监测系统的响应速度和监测结果的可靠性。因此，优化数据处理流程、提高算法性能是当前研究的重要方向。例如，利用分布式计算和并行处理技术，可以显著提升数据处理速度，满足实时监测的需求。

2.4 行为分析技术

行为分析技术是驾驶行为监测的核心，主要通过对采集到的数据进行分析，识别驾驶者的行为模式。常用的行为识别方法包括基于规则的识别方法和基于机器学习的识别方法。

1） 基于规则的识别方法。该方法依赖专家经验，通过设定一系列预定义规则来判断驾驶行为的安全性。这种方法简单易懂，适用于明确的行为识别，但在复杂多变的驾驶环境中，规则的适应性较差，难以应对多样化的驾驶行为。

2） 基于机器学习的识别方法。该方法通过训练模型，自动学习驾驶行为的特征，能够处理更复杂的驾驶行为并具有更高的准确性。常用的机器学习算法包括支持向量机（SVM） 、决策树、随机森林等。这些算法通过学习大量的驾驶数据，能够有效识别出疲劳驾驶、分心驾驶等潜在风险行为。

3） 基于深度学习的识别方法。深度学习技术，特别是卷积神经网络（CNN） 和长短期记忆网络（LSTM） ，在驾驶行为识别中表现出色。CNN擅长处理图像数据，如通过车载摄像头捕捉的面部表情和眼动轨迹；LSTM适用于时间序列数据，如驾驶操作的连续性和变化趋势。这些深度学习模型能够实现对驾驶者状态（如疲劳、分心） 的实时监测，且精度较高。

4） 大模型的应用前景。随着大模型（如GPT） 在视觉和语言领域的不断成熟，利用这些模型开展行为分析成为未来的重要方向。大模型能够融合多模态数据，提供更全面、精准的驾驶行为识别和风险预测，进一步提升驾驶行为监测系统的智能化水平。

行为分析技术的进步为驾驶行为监测提供了更准确的手段，能够有效识别出潜在的驾驶风险，为交通安全管理提供有力支持。

2.5 决策支持技术

决策支持技术是驾驶行为监测的重要组成部分，主要用于将驾驶行为分析结果转化为有效的决策支持信息，以提升驾驶安全性。其核心在于如何将分析结果迅速、准确地传递给驾驶员，并在必要时提供自动化的车辆控制指令。

1） 警告信号生成。当系统检测到驾驶员存在疲劳、分心等危险行为时，通过多种方式向驾驶员发出警告。例如，利用车载音响播放警示音，仪表盘上的警示灯闪烁，或通过触觉反馈（如方向盘震动） 提醒驾驶员注意休息。这些警告信号须具备及时性和明显性，确保驾驶员能够迅速响应。

2） 自动化车辆控制。在极端情况下，系统可提供车辆控制指令，如自动减速、紧急制动或启用辅助驾驶功能，确保行车安全。这些指令需基于高精度的实时数据分析，确保决策的可靠性和有效性。

3） 用户界面与交互设计。数据可视化技术在决策支持中发挥重要作用，通过图形化方式展示复杂数据，使驾驶员能够直观了解当前驾驶状态。例如，仪表盘上的仪表图表、抬头显示（HUD） 等，帮助驾驶员实时监控自身驾驶行为和车辆状态，从而提高安全意识。

决策支持技术的有效性依赖于系统的实时性和准确性。为此，需采用高效的数据处理和分析算法，确保系统能够在极短时间内作出响应。此外，系统设计需兼顾驾驶员的操作便利性，确保提示信息清晰易懂，避免造成驾驶员分心或误操作。

3 驾驶行为监测发展趋势

随着科技的不断进步，驾驶行为监测的发展趋势呈现出智能化、集成化、个性化和大数据应用四大显著方向。这些趋势不仅提升了监测能力和准确性，也为交通安全管理和自动驾驶技术的发展提供了坚实支撑。

3.1 智能化趋势

智能化是驾驶行为监测发展的核心趋势之一。借助人工智能技术，能够实现驾驶行为自动识别与分析。利用计算机视觉和机器学习技术[5]，能够提高监测的准确性与实时性。

未来，智能化将进一步体现在对驾驶者的个性化服务上。通过分析驾驶者的历史数据，系统可以根据驾驶者的习惯与偏好，提供个性化的反馈与建议，帮助改善驾驶行为。此外，随着深度学习和大模型技术的成熟，行为识别的精度将进一步提升，系统将具备更强的环境适应能力和预测能力。