一种通过驾驶行为数据的驾驶员驾驶分心行为识别方法技术

本发明专利技术公开了一种通过驾驶行为数据的驾驶员驾驶分心行为识别方法，本发明专利技术通过非接触式眼动行为检测设备获取驾驶人眼动行为信息，驾驶模拟器采取驾驶行为数据，将驾驶行为数据与视觉特征相结合，通过运用AttenD驾驶分心视觉识别算法与支持向量机分类算法，提出了新的驾驶分心识别方法。本方法告别了传统的视觉检测方式，可用于实现低成本的实车驾驶分心行为实时监测与预警，提高道路安全性。提高道路安全性。提高道路安全性。

【技术实现步骤摘要】
一种通过驾驶行为数据的驾驶员驾驶分心行为识别方法


[0001]本专利技术属于驾驶状态检测领域，具体涉及一种通过驾驶行为数据的驾驶员驾驶分心行为识别方法。

技术介绍

[0002]据美国国家公路交通安全管理局(NationalHighwayTrafficSafety Administration，NHTSA)统计，有25％
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30％的道路交通事故归因于驾驶人分心，接近80％的碰撞以及65％的临近碰撞是由于分心而导致的。驾驶分心大大增加了事故风险，不仅危害自身生命财产安全，而且对其他道路使用者造成了巨大的潜在危险。因此，如何实时、有效检测和识别驾驶人分心状态是目前解决驾驶分心问题的一个关键点。
[0003]驾驶分心检测通常分为两种检测方式，一种是基于驾驶员操作与车辆运行数据(驾驶行为数据)，另一种是基于驾驶员视觉检测数据，分类问题是分心检测过程中的关键问题。基于驾驶行为数据，Kutila等人使用支持向量机(SVM)方法实现驾驶员实车驾驶时分心的检测与分类，其识别准确率在65％
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80之间。Yang等人运用高本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种通过驾驶行为数据的驾驶员驾驶分心行为识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一，获取驾驶员视觉及驾驶员操作与车辆运动状态数据；步骤二，对采集视觉特征数据进行预处理，并进行不同分心任务间的分心视觉特征多变量方差分析；步骤三，基于AttenD算法观测驾驶员实时视觉特性；步骤四，总结不同分心任务下车辆运行状态数据与驾驶员操作行为的结果，并进行不同分心任务下驾驶行为的显著性分析；步骤五，将所有驾驶员的视觉特征依据AttenD算法进行视觉分心水平分类；步骤六，基于AttenD算法将不同视觉分心水平类别下对应的驾驶员行为数据进行匹配并观察其特征，建立驾驶行为与视觉特征的关联，进行不同分心任务下与不同分心水平下的驾驶行为指标显著性分析；步骤七，基于AttenD视觉特征分类结果，与驾驶行为进行时间匹配，截取分心任务在分心水平下的驾驶行为数据；步骤八，确定驾驶行为分类指标和分类标签；步骤九，选取训练数据和测试数据，建立支持向量机分类模型；步骤十，对支持向量机分类模型进行训练，得到最终模型。2.根据权利要求1所述的一种通过驾驶行为数据的驾驶员驾驶分心行为识别方法，其特征在于，步骤一中，获取驾驶员视觉通过非接触式眼动仪采集，狐裘驾驶人操作与车辆运动状态数据通过驾驶模拟器采集。3.根据权利要求1所述的一种通...

【专利技术属性】
技术研发人员：袁伟，张康康，曹龙，马蓉，
申请(专利权)人：长安大学，
类型：发明
国别省市：