智能化時代駕駛行為監測關鍵技術和發展趨勢

摘要：駕駛行為監測是提高道路安全、減少交通事故、改進駕駛習慣、優化交通管理的重要手段，具有多重價值。在梳理駕駛行為監測的基本含義和主要目標的基礎上，設計了智能化時代駕駛行為監測系統的基本框架，并深入分析了傳感器技術、數據處理技術、行為分析技術及決策支持技術等關鍵技術。隨著科技的不斷進步，駕駛行為監測正朝著智能化、集成化、個性化和大數據應用的方向發展。通過系統框架的設計和關鍵技術及發展趨勢的研判，為推動駕駛行為監測領域的進一步發展提供了有益的參考。

關鍵詞：駕駛行為監測；系統框架；關鍵技術；發展趨勢；智能化；道路安全

中圖分類號：TP391" " 文獻標識碼：A

文章編號：1009-3044（2025）07-0044-03

開放科學（資源服務） 標識碼（OSID）

0 引言

隨著中國經濟的飛速發展，機動車的數量持續增長，交通安全面臨嚴峻挑戰。統計數據顯示，約80%的交通事故與駕駛者的危險行為密切相關[1]，其中分心駕駛、疲勞駕駛和酒后駕駛尤為突出[2]。因此，探索有效的駕駛行為監測技術，構建功能完善的監測系統，具有重要的現實意義。

駕駛行為監測作為提高交通安全、減少事故的重要手段，近年來受到學術界和產業界的廣泛關注。通過實時監測和分析，能夠及時識別駕駛者的危險行為，幫助改進駕駛習慣，降低事故發生概率。同時，監測數據還為車輛設計者和道路規劃者提供有價值的信息，優化車輛性能和交通安全策略。隨著傳感器技術、數據分析技術及人工智能的發展，駕駛行為監測的技術手段不斷升級，研究領域持續拓展。

本文系統研究了駕駛行為監測的定義、目標、關鍵技術及發展趨勢，旨在為相關研究提供參考，推動該領域的進一步發展。本文結構如下：第二部分梳理了駕駛行為監測的內涵和目標；第三部分探討了駕駛行為監測的關鍵技術；第四部分分析了駕駛行為監測的發展趨勢；最后在第五部分總結全文并提出未來研究方向。

1 駕駛行為監測的定義和目標

1.1 駕駛行為監測定義

駕駛行為監測是指通過各種技術手段對駕駛者在駕駛過程中的行為進行監測、記錄和分析的過程，以獲取駕駛行為數據，評估駕駛風險，并為改善駕駛安全提供依據。監測內容涵蓋駕駛操作行為（如加速、剎車、轉向等） 、生理狀態（如心率、疲勞程度、腦電信號等） 及外部環境因素（如天氣、路況等） 。

在技術層面，駕駛行為監測可分為主動監測與被動監測[3]。主動監測通過實時傳感器和監控系統，動態捕捉駕駛者的行為；被動監測則在特定情況下（如事故發生后） 對數據進行回溯分析。隨著智能設備的廣泛應用，如智能手機、車載攝像頭、智能手表、GPS定位系統等，駕駛行為監測手段愈加豐富，監測的準確性和實時性顯著提升。

駕駛行為監測的關鍵在于數據的采集與分析。通過傳感器收集的數據，包括加速度、轉向角度、車速等，能夠反映駕駛者的操作習慣。結合生理傳感器（如心率、視覺、腦電監測設備） ，進一步分析駕駛者的心理和生理狀態，如疲勞、焦慮等?；谶@些數據的綜合分析，為駕駛行為的評估提供了堅實基礎。

1.2 駕駛行為監測目標

駕駛行為監測的根本目標是提升交通安全，減少交通事故的發生。具體而言，駕駛行為監測的目標包括識別危險駕駛行為、促進安全駕駛習慣的養成、支持政策制定與交通管理、提高駕駛者自我意識、推動自動駕駛技術發展等幾個方面，詳見表1。

1） 識別危險駕駛行為。通過實時監測駕駛者的行為，能夠及時識別出如超速、急剎車、頻繁變道等危險行為，有效降低事故風險。

2） 促進安全駕駛習慣養成。通過對駕駛行為的記錄與分析，能夠為駕駛者提供個性化的反饋，幫助其認識到自身駕駛習慣的不足之處，從而促進安全駕駛習慣的養成。

3） 支持政策制定與交通管理。通過對大量駕駛行為數據的分析，能夠為交通管理部門提供科學依據，支持政策制定與交通管理的優化，提高交通系統的效率，降低事故發生率。

4） 提高駕駛者自我意識。實時提供駕駛者的行為反饋，增強其自我監管意識，從而提升安全駕駛的主動性，及時調整不安全的行為。

5） 推動自動駕駛技術發展。通過對人類駕駛行為的深入分析，為自動駕駛技術的研發提供重要的數據支持，優化自動駕駛算法，推動智能交通發展。

綜上所述，駕駛行為監測不僅關乎個體的駕駛安全，也與社會的交通安全息息相關，具有多重價值。其目標的實現需要技術的支持、政策的引導以及駕駛者的共同努力。

2 駕駛行為監測關鍵技術

2.1 系統框架設計

隨著計算機視覺、機器學習和物聯網技術的迅速發展，駕駛行為監測系統日益智能化[4]。本文設計的智能化駕駛行為監測系統框架如圖1所示，主要由傳感器模塊、數據處理模塊、行為分析模塊和決策支持模塊4部分組成。

傳感器模塊負責采集駕駛過程中的各類數據，包括攝像頭、智能手機、智能手表、GPS/北斗接收器、加速度計/陀螺儀等。數據處理模塊主要進行實時數據傳輸、數據清洗、格式化和初步特征提取，確保數據的準確性和一致性。行為分析模塊利用機器學習算法對處理后的數據進行深度挖掘，提取有意義的行為模式，并實時監測駕駛員狀態。決策支持模塊根據分析結果向駕駛員發送警告信號（如疲勞提醒） 或提供車輛控制指令，并通過可視化界面展示當前駕駛狀態，幫助駕駛員自我檢查和改進技巧。

該系統框架不僅能夠實時監測和分析駕駛員的行為，還能及時響應，為確保道路交通安全提供了一種新的、高效的解決方案。

2.2 傳感器技術

傳感器技術是駕駛行為監測的基礎，主要用于采集駕駛過程中的各種數據。

1） 車輛狀態傳感器。加速度傳感器用于實時監測車輛的加/減速情況，反映駕駛者的加速和制動習慣。陀螺儀檢測車輛的傾斜角度和轉向狀態，用于分析駕駛者的操控行為。GPS定位器提供車輛的位置信息、速度和行駛軌跡，為后續的數據分析提供基礎數據。

2） 駕駛員狀態傳感器。攝像頭捕捉駕駛者的面部表情與眼動軌跡，評估其疲勞程度和注意力集中狀態。智能手表/手機采集駕駛者的心率、語音等生理數據，用于監測其心理和生理狀態。

3） 環境傳感器。天氣傳感器監測駕駛環境的天氣狀況，為駕駛行為分析提供環境背景信息。路況傳感器實時感知路面狀況，如路面濕滑、擁堵情況等。

隨著技術的發展，傳感器的精度和靈敏度不斷提高，能夠更準確地反映駕駛者的行為和狀態。此外，傳感器體積逐漸減小，便于安裝，適應性更強。通過多種傳感器的組合使用，實現對駕駛行為和狀態的全面監測，顯著提升監測的準確性和實時性。

2.3 數據處理技術

數據處理技術在駕駛行為監測中起著至關重要的作用，主要流程包括數據傳輸和存儲、數據清洗、特征提取和數據分析。

1） 數據傳輸和存儲。通過實時傳輸和存儲技術，將傳感器收集到的數據傳輸到云端或本地服務器進行存儲。采用高效的數據傳輸協議和存儲架構，以支持大規模數據處理需求，確保實時性和完整性。

2） 數據清洗。去除噪聲和錯誤數據，處理缺失值和異常值，確保數據的準確性，常用方法包括濾波算法、插值法和異常檢測技術。

3） 特征提取。從原始數據中提取出有意義的信息，如駕駛速度、加速度變化、轉向角度變化等。這些特征能夠更好地反映駕駛行為模式，為后續的分析提供基礎。

4） 數據分析。采用機器學習和深度學習算法，對處理后的數據進行深入分析。常用算法包括支持向量機（SVM） 、決策樹、隨機森林、卷積神經網絡（CNN） 和長短期記憶網絡（LSTM） 等。這些算法能夠從多維度、多層次的傳感器數據中準確識別駕駛行為特征，預測潛在駕駛風險。

數據處理的效率和準確性直接影響到駕駛行為監測系統的響應速度和監測結果的可靠性。因此，優化數據處理流程、提高算法性能是當前研究的重要方向。例如，利用分布式計算和并行處理技術，可以顯著提升數據處理速度，滿足實時監測的需求。

2.4 行為分析技術

行為分析技術是駕駛行為監測的核心，主要通過對采集到的數據進行分析，識別駕駛者的行為模式。常用的行為識別方法包括基于規則的識別方法和基于機器學習的識別方法。

1） 基于規則的識別方法。該方法依賴專家經驗，通過設定一系列預定義規則來判斷駕駛行為的安全性。這種方法簡單易懂，適用于明確的行為識別，但在復雜多變的駕駛環境中，規則的適應性較差，難以應對多樣化的駕駛行為。

2） 基于機器學習的識別方法。該方法通過訓練模型，自動學習駕駛行為的特征，能夠處理更復雜的駕駛行為并具有更高的準確性。常用的機器學習算法包括支持向量機（SVM） 、決策樹、隨機森林等。這些算法通過學習大量的駕駛數據，能夠有效識別出疲勞駕駛、分心駕駛等潛在風險行為。

3） 基于深度學習的識別方法。深度學習技術，特別是卷積神經網絡（CNN） 和長短期記憶網絡（LSTM） ，在駕駛行為識別中表現出色。CNN擅長處理圖像數據，如通過車載攝像頭捕捉的面部表情和眼動軌跡；LSTM適用于時間序列數據，如駕駛操作的連續性和變化趨勢。這些深度學習模型能夠實現對駕駛者狀態（如疲勞、分心） 的實時監測，且精度較高。

4） 大模型的應用前景。隨著大模型（如GPT） 在視覺和語言領域的不斷成熟，利用這些模型開展行為分析成為未來的重要方向。大模型能夠融合多模態數據，提供更全面、精準的駕駛行為識別和風險預測，進一步提升駕駛行為監測系統的智能化水平。

行為分析技術的進步為駕駛行為監測提供了更準確的手段，能夠有效識別出潛在的駕駛風險，為交通安全管理提供有力支持。

2.5 決策支持技術

決策支持技術是駕駛行為監測的重要組成部分，主要用于將駕駛行為分析結果轉化為有效的決策支持信息，以提升駕駛安全性。其核心在于如何將分析結果迅速、準確地傳遞給駕駛員，并在必要時提供自動化的車輛控制指令。

1） 警告信號生成。當系統檢測到駕駛員存在疲勞、分心等危險行為時，通過多種方式向駕駛員發出警告。例如，利用車載音響播放警示音，儀表盤上的警示燈閃爍，或通過觸覺反饋（如方向盤震動） 提醒駕駛員注意休息。這些警告信號須具備及時性和明顯性，確保駕駛員能夠迅速響應。

2） 自動化車輛控制。在極端情況下，系統可提供車輛控制指令，如自動減速、緊急制動或啟用輔助駕駛功能，確保行車安全。這些指令需基于高精度的實時數據分析，確保決策的可靠性和有效性。

3） 用戶界面與交互設計。數據可視化技術在決策支持中發揮重要作用，通過圖形化方式展示復雜數據，使駕駛員能夠直觀了解當前駕駛狀態。例如，儀表盤上的儀表圖表、抬頭顯示（HUD） 等，幫助駕駛員實時監控自身駕駛行為和車輛狀態，從而提高安全意識。

決策支持技術的有效性依賴于系統的實時性和準確性。為此，需采用高效的數據處理和分析算法，確保系統能夠在極短時間內作出響應。此外，系統設計需兼顧駕駛員的操作便利性，確保提示信息清晰易懂，避免造成駕駛員分心或誤操作。

3 駕駛行為監測發展趨勢

隨著科技的不斷進步，駕駛行為監測的發展趨勢呈現出智能化、集成化、個性化和大數據應用四大顯著方向。這些趨勢不僅提升了監測能力和準確性，也為交通安全管理和自動駕駛技術的發展提供了堅實支撐。

3.1 智能化趨勢

智能化是駕駛行為監測發展的核心趨勢之一。借助人工智能技術，能夠實現駕駛行為自動識別與分析。利用計算機視覺和機器學習技術[5]，能夠提高監測的準確性與實時性。

未來，智能化將進一步體現在對駕駛者的個性化服務上。通過分析駕駛者的歷史數據，系統可以根據駕駛者的習慣與偏好，提供個性化的反饋與建議，幫助改善駕駛行為。此外，隨著深度學習和大模型技術的成熟，行為識別的精度將進一步提升，系統將具備更強的環境適應能力和預測能力。

智能化過程中面臨的數據隱私保護和算法透明性問題，需通過加強數據加密、用戶隱私保護政策和算法可解釋性研究來解決。

3.2 集成化趨勢

集成化是指將多種監測技術和設備整合到一個系統中，利用多模態信息實現對駕駛行為的全面監控[6]。目前，智能手表[7]、智能手機[8]已經應用到駕駛行為監測中。

未來的駕駛行為監測系統將實現與其他智能交通系統的深度聯動，如交通信號控制系統、車輛導航系統等。通過與這些系統的集成，監測系統能夠實時響應交通狀況變化，優化交通管理，提高整體交通管理效率。此外，集成化系統將支持車聯網（V2X） 技術，實現車輛與外部環境的實時通信與協作。

集成化過程中需要解決不同設備和系統之間的兼容性和數據標準化問題?？赏ㄟ^制定統一的數據接口標準和協議，促進各系統間的無縫集成。

3.3 個性化趨勢

個性化是未來駕駛行為監測的重要發展方向。隨著監測技術的進步，系統能夠根據不同駕駛者的特點，提供個性化的監測方案與反饋，提升用戶體驗和參與度。

個性化不僅體現在數據分析的結果上，還包括監測方式的選擇、反饋內容的定制等。系統可以根據駕駛者的個性特征，預測其可能的駕駛風險，提前進行干預。例如，為年輕駕駛員提供更多安全駕駛培訓，為老年駕駛員提供更溫和的駕駛提醒。

個性化服務需要處理大量個體數據，面臨數據隱私和安全的問題，需采用先進的數據保護技術和隱私保護機制，確保個性化服務在保障隱私的前提下進行。

3.4 大數據應用趨勢

大數據技術的應用將進一步推動駕駛行為監測的發展。通過對海量駕駛數據的分析，能夠挖掘出潛在的駕駛行為模式與風險因素，為交通安全管理提供科學依據。

未來，大數據技術將實現對駕駛行為的長期跟蹤與分析，幫助駕駛者了解自身駕駛習慣的變化趨勢，從而更有效地進行自我調整。結合交通大數據、車輛大數據和環境大數據，能夠實現對交通狀況的全面分析，支持政策制定與交通管理的優化。此外，智慧城市和共享出行領域將廣泛應用駕駛行為監測結果，如將監測數據用于保險定價、道路設計優化和交通流管理策略改善。

大數據應用面臨的數據處理和存儲壓力、數據質量控制問題，須采用分布式計算和云存儲技術，提高數據處理能力，加強數據質量管理，確保分析結果的準確性和可靠性。

4 結束語

駕駛行為監測作為提升交通安全的重要手段，具有廣闊的研究與應用前景。本文梳理了駕駛行為監測的定義、目標，設計了智能化時代駕駛行為監測系統框架，深入分析了傳感器技術、數據處理技術、行為分析技術、決策支持技術等關鍵技術。隨著技術的不斷進步，駕駛行為監測將朝著智能化、集成化、個性化與大數據應用的方向發展。

未來的研究應進一步探索多源數據融合技術，提升系統的綜合監測能力和決策支持水平。同時，應注重數據隱私保護和用戶體驗優化，確保駕駛行為監測系統在實際應用中的可行性和用戶接受度。此外，結合人工智能與物聯網技術，推動駕駛行為監測系統向更高的智能化和自動化水平邁進，將為實現更加安全、高效的交通環境提供有力保障。

參考文獻：

[1] 何肖，顧保南.我國大陸各城市軌道交通線路旅行速度統計分析：基于中國城市軌道交通協會數據分析的研究報告之七[J].城市軌道交通研究，2020，23（1）：1-5.

[2] KAPLAN S，GUVENSAN M A，YAVUZ A G，et al.Driver behavior analysis for safe driving：a survey[J].IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems，2015，16（6）：3017-3032.

[3] CHHABRA R，VERMA S，KRISHNA C R.A survey on driver behavior detection techniques for intelligent transportation systems[C]//2017 7th International Conference on Cloud Computing，Data Science amp; Engineering - Confluence.January 12-13，2017，Noida，India.IEEE，2017：36-41.

[4] 熊輝，張志明.基于人工智能的駕駛行為監測系統設計與實現[J].電腦知識與技術，2024，20（11）：19-21，35.

[5] QU F M，DANG N，FURHT B，et al.Comprehensive study of driver behavior monitoring systems using computer vision and machine learning techniques[J].Journal of Big Data，2024，11（1）：32.

[6] 李春賀，陶帥.基于多模態信息聯合判斷的駕駛員危險行為監測系統[J].科學技術與工程，2021，21（21）：9012-9019.

[7] 楊萍茹，黃勇，廖龍濤，等.基于智能手表的疲勞駕駛監測方法研究[J].重慶理工大學學報（自然科學版），2020，34（12）：170-176.

[8] GARFAN S，ZAIDAN B B，ZAIDAN A A，et al.Can smartphones serve as an instrument for driver behavior of intelligent transportation systems research？A systematic review：Challenges，motivations，and recommendations[J].Pervasive and Mobile Computing，2024（105）：101978.

【通聯編輯：唐一東】