利用數據分析和可視化技術提升汽車駕駛安全性研究

中圖分類號：U463.6 文獻標識碼：A 文章編號：1003-8639（2025）08-0089-03

【Abstract】With the rapid developmentof automobile inteligence and networking，vehicle sensorsandtrafic monitoring equipmentaregenerating massvedrivingdataallthetime，whichcontainsrichdriving behaviorpaterns，road riskcharactersticsandacident-causinginformationbutitisdiiculttoefectivelymineitsaluebytraditionalethods. However，thenumberoflosseslifeandpropertycausedbytraffcaccidentsintheworldstillremainshigheveryyear，and smartersafety protection meansare urgently needed.Therefore，this paper discusss how to systematically improve driving safetythroughdataanalysisandvisualization technology，aimingatprovidingafeasiblesafetyenhancement scheme for safe driving of automobiles.

【Key words】driving safety；data analysis；visualization technology；internet of vehicles

0 引言

提升駕駛安全性不僅是技術問題，更是關乎公共福祉的社會問題。近幾年，車載通信模塊普及、智慧交通基礎設施逐步完善，車輛位置、車速、制動頻率、車輛環境等數據都可以實時收集，這些數據資源具有重大的意義：對歷史事故數據和實時車流進行分析，這樣駕駛員就能夠提前識別急彎、陡坡、障礙物等高風險地帶并主動對車輛發出危險預警；對駕駛員的駕駛習慣進行分析，能夠生成安全報告，有效糾正危險駕駛行為，從而降低交通事故發生的概率，為自動駕駛技術的規模化落地打下信任基礎。基于此，本文將深入探討高效整合車聯網中碎片化、多來源的數據，分析如何利用算法模型從海量信息資源中高精度提取風險規律，將其轉化為主動預警和行為糾正策略。本文旨在通過對這些問題的深入研究，為提升駕駛安全性提供新方法。

1數據驅動的汽車駕駛行為分析與安全評估

1.1駕駛行為數據的采集與處理

駕駛行為數據的采集主要依靠安裝在車輛上的多種傳感器共同完成，其中，車輛自身的內部網絡實時提供油門踩踏、制動力度、轉向盤轉動角度等數據；全球定位系統GPS負責精確記錄車輛的位置、移動速度和方向變化；慣性測量傳感器捕捉車輛前后、左右、上下的動作變化。采集到的原始數據先經過數據清洗與整合，系統從中識別并排除因傳感器暫時失靈、信號受到干擾或記錄中斷產生的錯誤信息，而后從清洗好的數據中計算出有意義的、可量化的指標。比如，計算轉向盤轉動的速度和幅度，從而衡量轉向是否平穩，這些計算出來的指標為后續深入理解駕駛行為模式和評估行車安全奠定了基礎。駕駛行為數據的采集與處理流程如圖1所示。

圖1駕駛行為數據的采集與處理流程

1.2 駕駛行為模式識別與風險評估

當車輛上的各種傳感器收集并整理好關于駕駛習慣的數據后，系統會仔細查看每位駕駛員在駕駛過程中體現出來的習慣性操作，識別出駕駛員操作相似點，接著，系統會將具有類似操作習慣的駕駛行為歸類到一起形成不同的分組，每一個分組代表了一種典型的駕駛行為模式。明確了不同的駕駛行為模式之后，系統就可以對具體的駕駛行為進行安全風險評估。具體為將當前需要評估的駕駛行為數據與事先建立好的安全駕駛標準模型進行對比分析，綜合衡量該駕駛行為在多個關鍵安全指標上的表現。這些指標包括急加速和急制動發生的次數和劇烈程度，轉向盤操作是否平順穩定、與前車保持的距離是否合理安全，最終計算出風險分數。這個分數可應用于多種場景，例如為駕駛員提供個性化的安全駕駛反饋和改進建議、在管理車隊時識別出需要特別關注的高風險駕駛員，以便采取針對性的安全措施，從而提升道路行駛的整體安全水平。駕駛行為模式識別與風險評估流程見表1。

表1駕駛行為模式識別與風險評估流程

2 可視化技術在汽車駕駛安全中的應用

2.1 實時駕駛狀態的可視化監控

計算機視覺技術主要是分析車載攝像頭獲取的圖像、視頻數據，幫助自動駕駛車輛感知和理解周圍環境，分析后的信息結果以直觀的圖形化方式呈現在儀表盤上，清晰地勾勒出車道線，標記出識別到的車輛、行人圖標，為駕駛員提供實時道路情況，極大地擴展了駕駛員的態勢感知能力。常見的可視化形式包括：在儀表盤上用醒目的顏色提示車道偏離，在數字儀表上動態顯示與前車的實時距離和安全時間，當探測到潛在碰撞風險時以閃爍圖標進行警示，從而極大縮短駕駛員的認知和反應時間，為主動避險和提升行車安全提供有力支持。除了在緊急時刻提供即時、醒目的風險警示外，數據可視化還能夠成為駕駛員理解自身習慣、持續改進安全駕駛能力的無聲教練。每次行程結束后，系統都會生成一份清晰易懂的安全駕駛報告，直觀展示駕駛員在平穩性、專注度、合規性等核心安全維度上的表現2。每個維度的得分用不同顏色的扇形區域填充，駕駛員一眼就能看出自己哪方面是強項、哪方面是短板。可視化技術報告還會用一系列小圖標展示潛在駕駛風險，并配以簡明的安全建議圖示，從而顯著降低駕駛員理解和記憶安全知識的門檻，幫助其將安全認知內化為習慣，最終引導駕駛員主動認知風險，提升安全駕駛素養。

2.2 可視化技術在事故分析與預防中的作用

可視化技術為汽車安全事故的分析提供了一張清晰的地圖，它能將車輛出事前后的行駛路線、速度變化、轉向盤轉動、碰撞瞬間的位置、信號燈狀態、周圍車輛行人的位置全部整合在一個動態畫面中，以直觀的圖形、線條和顏色來展現車輛如何移動以及如何與行人、錯誤識別的信號燈相互作用。調查人員通過這種動態呈現能一眼看清事故發生的完整鏈條，從而明確事故發生的根本原因，為后續有效預防提供了堅實的依據。可視化技術的價值還體現在它能提前“看見\"危險，通過深入分析大量歷史事故數據，該技術能夠為駕駛人員提供各種高風險駕駛場景和不良駕駛行為的風險地圖，地圖上會用顏色深淺直接標出哪些路段或時間段事故多發，實時監控并提示駕駛員當前操作是否接近已知的危險模式，并預測在雨天、復雜路口下發生某種事故的可能性。該技術令駕駛員能直觀感知到潛在威脅的存在及其變化趨勢，把安全防線大幅提前，變被動處理事故為主動預防風險。

3數據分析與可視化在汽車智能安全駕駛中的融合

3.1智能駕駛系統中的數據分析與可視化

在智能駕駛系統中，數據分析與可視化深度融合體現為汽車周身遍布傳感器設備的高效應用，這些傳感器每時每刻都在產生海量的原始數據流。數據分析技術能夠從這些數據中識別出哪些是車輛、行人、交通標志，判斷雷達回波代表的物體是靜止障礙還是移動車輛，精準理解車輛自身狀態和周圍環境的實時動態。同時，可視化技術將分析結果轉化顯示在車載屏幕上，用醒目的方框高亮標識出檢測到的車輛和行人，用清晰的顏色區塊標出安全可行駛區域，并且還會在復雜的路口生成直觀的虛擬引導線，從而極大地減輕了駕駛員理解復雜情境、做出關鍵安全決策的認知負擔。此外，當車輛由系統輔助駕駛時，駕駛員往往不清楚系統“看到了什么\"“為何這樣操作”，容易產生不信任感，數據分析與可視化技術能夠將抽象的內部狀態和決策依據轉化為駕駛員能直觀理解的反饋4。儀表盤上會用不同的圖標、顏色示意系統對目標識別的把握程度，當系統即將執行變道或制動時，虛擬箭頭示意變道方向，并標注側后方車輛接近距離，從而提升了駕駛員對智能駕駛功能的接受度和使用信心，同時也促使駕駛員在系統提示下更早、更準確地介入關鍵場景，形成人機優勢互補，共同守護行車安全。

3.2車聯網與大數據平臺的協同作用

車聯網技術的應用使得道路上行駛的智能汽車都通過網絡連接在一起，駕駛員不僅能發現那些平時不容易注意到的、持續存在的危險，還可以直接看到用顏色標出的擁堵路段、閃爍提示的事故高發點，以及像路面濕滑、大風等環境風險的分布情況，讓安全預警和決策有了更廣的視野。車聯網和大數據平臺合作的價值還體現在能把發現的大范圍安全規律變成幫助每一輛車、每一位駕駛員的具體服務，形成一個高效運轉的安全保護圈。大數據平臺不斷挖掘聯網車輛上傳的海量信息，找出在不同開車場景下最安全的應對方法，并識別出哪些駕駛行為風險更高。這些寶貴的發現可通過車聯網實時傳遞給每一輛聯網的汽車。而當平臺分析發現了一種新的危險情況，其可通過遠程更新給相關的車輛升級軟件，讓它們面對這種新危險時更安全可靠5。此外，平臺還能根據每輛車的行駛習慣給不同的駕駛員個性化的安全建議，提醒喜歡急加速的駕駛員前面是長下坡要平穩減速，并且這些建議也能幫助交通管理部門更科學地決定在哪里加裝紅綠燈、調整限速。整體來看，大數據平臺是發現問題的眼晴，車聯網是傳遞信息的紐帶，而可視化技術則是把這些復雜信息變成駕駛員和管理者能夠快速理解的清晰提示，三者緊密配合，共同守護駕駛安全。

4結束語

綜上，現代汽車通過車聯網可實時感知海量、實時的車輛狀態、環境信息，大數據平臺對這些數據進行深度挖掘與關聯分析能夠精準識別道路風險模式、預測潛在危險，而數據可視化技術則負責將復雜的分析結果轉化為駕駛員和管理者易于理解的直觀信息，從而有效降低事故發生率。未來，車路協同V2X技術的深入融合將突破單車感知局限，車載可視化交互將向更自然、更智能的方向發展，進一步提升駕駛安全性。

參考文獻

[1]郗來樂，林聲浩，王震，等.智能網聯汽車自動駕駛安全：威脅、攻擊與防護[J].軟件學報，2025，36（4）：1859-1880.

[2]李新哲.基于智能輔助駕駛系統的汽車主動安全性能提升研究[J].商用汽車，2024（6）：55-57.

[3]魏大能.新能源汽車安全性能與智能化駕駛模式探討[J].時代汽車，2024（23）：196-198.

[4]王暢，牛津，馬萬良，等.真實駕駛過程駕駛人分心特性個體差異[J].科學技術與工程，2024，24（24）：10538-10544.

[5]王藝贊，余榮杰.人機混駕條件下的車輛縱向交互安全影響因素分析[J].交通信息與安全，2024，42（3）：11-19.

（編輯楊凱麟）