驾驶人不良驾驶行为的识别方法

收稿日期：2020-09-13基金项目：福州职业技术学院校级科研项目（FZYKJJJB201901）.作者简介：林峰，福建漳州人，福州职业技术学院工程师；刘永志，福州职业技术学院教授（福建福州350108）.阿里云机器学习PAI 平台在驾驶行为识别上的应用林峰，刘永志摘要：随着具有车内外双拍摄功能行车记录仪的普及，如何通过分析车内驾驶人员实时影像，识别驾驶者状态，对分心驾驶、疲劳驾驶等危险行为进行及时预警已成为近年来研究的热点问题之一.该文基于阿里云机器学习PAI 平台，利用Auto Learning 自动学习模块，对1100张含10种驾驶状态的车内影像数据构建了线上深度学习模型，模型训练耗时约11分钟，识别准确率可达99.08%，并通过与传统本地线下模型训练方式的对比，验证了基于PAI 平台方案的可行性，为基于图像识别的驾驶行为检测提供了一种新的参考方法.关键词：PAI 平台；Auto Learning ；驾驶行为；机器学习中图分类号：TP181文献标志码：A文章编号：1008-7974（2021）04-0085-05DOI ：10.13877/22-1284.2021.04.0142020年4月，中国社会福利基金会等机构发布了《道路交通安全调研报告——2019年度：不良驾驶行为》.报告指出分心驾驶、疲劳驾驶等不良驾驶行为是造成2019年度中国道路交通事故的最主要原因.因此如何有效识别车辆司机驾驶状态，对分心驾驶、疲劳驾驶等危险行为进行及时预警，对减少车辆交通事故的发生具有重大意义［1］.近年来，随着行车记录仪的普及，通过对驾驶人员实时影像检测，快速识别不良行为并告警已逐渐成为解决不良驾驶行为的主流方案［2-3］.在该方案中，基于深度学习的图像识别技术被广泛使用，并已在实践中被证实具有较高的性能和准确性［4］.但是传统的深度学习图像识别技术存在以下不足：一是需要开发人员掌握深度学习相关理论知识，能够熟练使用Keras 、TensorFlow 等第三方代码库，并具备手工搭建多层人工神经网络模型的能力；二是深度学习模型训练的过程往往需要消耗大量的计算资源，若开发人员硬件资源受限，将无法进行大规模图像识别模型的构建；三是图像识别模型一旦训练完成后，缺2021年第4期第42卷总第313期学报2021年第4期学报乏便捷的手段将其快速部署，实用性不强［5-8］.机器学习PAI 平台是阿里云计算有限公司开发的一款在线机器学习平台.基于阿里云自身丰富的技术积累和强大的云计算资源，开发者只需准备训练数据集，PAI 平台可提供数据预处理、数据分析、数据可视化、模型评估、模型发布等一站式服务.Auto Learning 自动学习模块是机器学习PAI 平台中的重要组件之一.在图像识别问题上，只要训练集数据质量得到保证，Auto Learning 自动学习模块就能快速训练足够精确的模型，并提供一键发布模型的服务［9］.鉴于此，本文利用阿里云机器学习PAI 平台，结合Auto Learning 自动学习模块，构建了线上驾驶行为识别模型，并进行了相关验证和发布试验.1机器学习PAI 平台机器学习PAI 平台（Platform of Artificial In⁃telligence ）是一款阿里云人工智能平台，提供了一站式的机器学习解决方案.PAI 平台起初仅服务于阿里巴巴集团内部业务，致力于让阿里巴巴集团内部开发者能够高效、简洁、标准地使用人工智能技术.随着平台技术的不断积累，2018年机器学习PAI 平台正式商业化，目前已积累了数万企业客户和个人开发者，是国内领先的线上机器学习平台之一.机器学习PAI 平台具有如下优点：①支持一站式机器学习，使用者只需要准备好训练数据（注意：数据通常存放在阿里云OSS 或MaxCom⁃pute 系统中），数据上传、数据预处理、特征工程、模型训练、模型评估及模型部署等环节均可在阿里云PAI 平台中操作实现.②对接阿里云DataWorks 大数据平台，支持SQL 、UDF 、UDAF 、MR 等多种数据处理方式，灵活性较高.③生成模型的实验流程支持DataWorks 平台周期性调度，且调度任务可区分生产环境和开发环境，确保数据安全性.机器学习PAI 平台主要提供了可视化建模PAI-Studio 、交互式AI 研发PAI-DSW ，以及自动化建模Auto Learning 三种使用模式.其中Auto Learning 模式提供了自动机器学习服务，支持在线标注、自动模型训练、超参优化及模型评估等常见机器学习操作.使用者只需准备少量标注数据，设置训练时长，就可以得到深度优化的人工智能算法模型.2基于机器学习PAI 平台的驾驶行为识别2.1数据准备本文实验数据来源于大数据算法竞赛平台Kaggle （赛题：State Farm Distracted Driver De⁃tection ），涉及26位司机、10种驾驶行为，合计22424张图片.每张图片尺寸均为640×480，约占40KB 存储空间.原始数据集体量较大，为方便实验，抽选了具有代表性的两名司机（司机编号：p021、p022）的样本数据，并随机拆分为训练集（图片数量：1100）和测试集（图片数量：220）.其中图片示例如图1所示，数据集分布见表1.图1训练样本示例林峰，等：阿里云机器学习PAI平台在驾驶行为识别上的应用表1数据集分布类别代码c0 c1 c2 c3 c4 c5 c6 c7 c8 c9合计驾驶行为说明normal drivingtexting-righttalking on the phone-righttexting-lefttalking on the phone-left operating the radiodrinkingreaching behindhair and make uptalking to passenger训练集2001001001001001001001001001001100测试集40202020202020202020220合计2401201201201201201201201201201320阿里云PAI平台中图像识别模型依赖的训练数据需存储于OSS平台中.OSS（Object Storage Service，对象存储服务）平台提供面向海量数据规模的分布式存储服务，具有稳定、可靠、安全、低成本的特点.在OSS平台中创建存储空间（亦称之为Bucket），新建目录，并通过专用客户端工具oss-browser，将1100张训练集图片进行上传.值得注意的是，需要创建相应的RAM角色（角色名：AutoLearningRole），并赋予AliyunOSSFullAccess权限，阿里云PAI 平台才能访问OSS平台图像数据用于模型训练.具体角色创建及赋权操作可见阿里云相关帮助文档，此处不作赘述.2.2创建Auto Learning实例进入阿里云机器学习PAI平台，在“自动学习（Auto Learning）”栏目中，创建实例.其中在“创建实例”对话框中，选择实例类型为“图片分类”，并设置标注配置文件OSS路径.标注配置文件为CSV文本文件，需手工生成，用于指定训练集中各图片所属类别.文件内容包含样本ID、图片文件OSS路径，以及类别标注等信息，内容格式如下所示：0，{"tfspath"："oss：/// distracted_driver_detection/train/img_58285.jpg"}，{"option"："c0"}2.3模型训练及评估在Auto Learning自动学习页面中，通过随机抽查，确认训练图片标注无误后，即可进入模型训练及评估阶段.点击页面下方“完成标注”按钮，弹出“开始训练”对话框.配置最大训练时长为60分钟后，点击“开始训练”按钮.截止本文撰写时，阿里云PAI平台Auto Learn⁃ing自动学习模块仍处于公测阶段，配置参数“最大训练时长”不能超过60分钟，对训练模型所消耗的阿里云计算资源无需付费.经过约11分钟时长的训练，驾驶行为识别模型指标数据已达到预期：准确率99.08%，模型训练结束.2.4模型部署和测试使用模型训练完毕后，可进行EAS部署.阿里云EAS（Elastic Algorithm Service，弹性算法服务）支持将所训练的模型发布为在线预测服务，通过RESTful API形式供第三方系统或平台使用.本文以流行的Python编程语言作为实例，本地测试客户端通过阿里云提供的eas-prediction库，进行模型在线接口调用，核心代码如下所示.#引入模块from eas_prediction import PredictClientfrom eas_prediction import StringRequest#初始化客户端client=PredictClient（"接口公网URL地址"）client.set_token（"接口TOKEN码"）client.init（）#构造请求参数request=StringRequest（'{"image"："待预测图片base64编码"}'）#预测response=client.predict（）print（response.response_data.decode（））在线预测服务返回的结果为JSON字符串，提供了上传图片所属各类别的概率，形如：{"class_probs"：{"c9"：2.4398683962090217e-08，"c8"：2021年第4期学报1.7996175074586063e-06，……}，"success"：true ，"request_id"："ff281367-4d25-435b-8cca-69b653ed5e48"，"class_name"："c6"，"probs"：［3.242876633891001e-09，5.356615773166595e-08，……］，"predictions"：3，"class"：3}通过使用PAI 平台在线预测服务，结合上述核心Python 代码，对含220张驾驶图片的测试集进行了预测分析，比对真实情况，220张图片驾驶行为均被准确识别，准确率为100%.同时经过测试，平均每张图片预测耗时1160毫秒，不超过1.5秒，满足驾驶行为检测性能要求.3传统本地线下模式比对为与机器学习PAI 平台方式进行对比分析，本文使用Python 编程语言，依托深度学习开源库Keras （版本号：2.2.5）、TensorFlow （版本号：1.15.3），开发了CNN 卷积神经网络模型.所设计的本地模型包含了卷积层、池化层、全连接层等结构，合计参数12946890个.使用上述与机器学习PAI 平台方式相同的1100张图片进行模型训练，在个人计算机中（CPU ：1.8GHz 、4核，内存：10GB 、DDR3）耗时约222分钟（3.7小时），模型准确度及损失函数（cate⁃gorical_crossentropy ）逐渐收敛，如图2所示.图2线下模型准确度、损失函数收敛曲线通过对含220张图片的测试集进行测试，成功预测193张图片所属驾驶行为，准确率为87.73%，此外平均每张图片预测耗时43毫秒.结合模型训练耗时、测试集准确率、平均每帧图片预测耗时及费用等因素，将本地开发模式与在线PAI 平台模式进行对比，具体情况见表2.基于PAI 平台Auto Learning 模式的方法表2两种模型训练模式对比项目训练耗时/min 训练集准确率/%测试集准确率/%每帧识别耗时/ms模型发布主要工作内容费用机器学习PAI 平台模式1199.081001160支持一键自动发布数据准备①OSS 存储（标准型）：0.12元/GB/月；②Auto Learning 训练：公测阶段免费；③EAS 服务（1CPU 核心+4GB 内存）：0.4元/小时.传统本地线下模式22298.7387.7343需要代码开发支持数据准备、代码开发、模型评估等基于第三方开源平台，免费使用林峰，等：阿里云机器学习PAI平台在驾驶行为识别上的应用具有如下特点：①操作人员不需要掌握额外的编程方法和深度学习技术，能够将主要精力集中于训练数据的采集和标注上.②依托阿里云IT技术积累，图像分类模型准确率较高.③可弹性提供模型训练依赖的计算资源.④易于将模型发布为线上服务，方便其他系统或平台使用.⑤资费合理，使用者无需承担过高的费用，即可享受机器学习模型的训练、测试、发布等一站式服务.4结语本文基于阿里云机器学习PAI平台，结合Auto Learning自动学习模块，利用1100张含10种驾驶状态的车内影像数据，构建了一个高性能的线上驾驶行为识别模型.该方案解决了传统本地线下模型训练方式深度依赖开发能力和计算资源的缺陷，后续计划将进一步丰富数据集，提升模型在多场景、多尺度情况下驾驶行为识别准确率.参考文献：［1］崔健，赵建有.驾驶分心对隧道段行车安全影响分析［J］.安全与环境学报，2016，16（6）：174-178.［2］陈军，陆娇蓝，刘尧，等.基于云计算的多特征疲劳驾驶检测系统研究与设计［J］.计算机测量与控制，2015，23（10）：3341-3343.［3］张辉，钱大琳，邵春福，等.驾驶人分心状态判别支持向量机模型优化算法［J］.交通运输系统工程与信息，2018，18（1）：127-132.［4］RAO X，LIN F，CHEN Z，et al.Distracted driv⁃ing recognition method based on deep convolutional neural network［J］.J Amb Intel Hum Comp，2019（8）：193-200.［5］郑远攀，李广阳，李晔.深度学习在图像识别中的应用研究综述［J］.计算机工程与应用，2019，55（12）：20-36.［6］周飞燕，金林鹏，董军.卷积神经网络研究综述［J］.计算机学报，2017（6）：1-23.［7］李林，张盛兵，吴鹃.基于深度学习的实时图像目标检测系统设计［J］.计算机测量与控制，2019（7）：15-19.［8］邢艳芳，段红秀，何光威.TensorFlow在图像识别系统中的应用［J］.计算机技术与发展，2019，29（5）：192-196.［9］焦嘉烽，李云.大数据下的典型机器学习平台综述［J］.计算机应用，2017，37（11）：3039-3047，3052.（责任编辑：王前）Application of Aliyun PAI Platform in Driving Behavior RecognitionLIN Feng，LIU Yong-zhi（Fuzhou Polytechnic，Fuzhou350108，China）Abstract：With the popularization of driving recorders with dual camera function，how to analyze the real-time images of the driver in the car to identify the driver's state and provide timely warning of dangerous behaviors such as distracted driving and fatigue driving has become a hot research topic in recent years. Based on the PAI platform，this article uses the Auto Learning module to construct an online deep learn⁃ing model on1100in-car image data containing10driving states.The model training takes about11 min，and the recognition accuracy is up to99.08%.In addition，this paper verifies the feasibility of the PAI platform solution based on the comparison with the traditional local offline model training method，and provides a new reference method for driving behavior detection based on image recognition. Keywords：PAI platform；Auto Learning；driving behavior；machine learning。

驾驶行为监测与驾驶安全预警系统设计随着城市交通的不断发展和交通工具的快速普及，交通事故频发、交通拥堵日益加剧的问题越发突出。

为了提高道路安全性和交通效率，驾驶行为监测与驾驶安全预警系统设计应运而生。

本文将探讨这一系统的设计和功能。

驾驶行为监测系统是通过车载设备对驾驶员的行为进行实时监测和识别，以确保驾驶员的安全行车。

该系统采用的核心技术包括图像识别、声音识别、行为模式识别和数据分析。

通过这些技术的应用，系统能够准确地识别和记录驾驶员的各项行为表现，如车道偏离、超速、打电话、分神驾驶等。

在设计过程中，需要考虑以下几个关键要素：1. 数据采集和传输：驾驶行为监测系统需要通过车载设备收集和传输驾驶员的行为数据。

这些数据可以包括驾驶员的行车速度、刹车操作、转向操作等。

同时，为了保证数据的准确性和实时性，系统需要具备高效的数据传输能力。

2. 行为识别和监测：通过使用图像和声音识别技术，系统可以准确地识别和监测驾驶员的行为表现。

例如，借助图像识别技术，系统可以识别驾驶员的面部表情、眼睛的开闭状态、手的位置等，从而判断是否存在分散注意力的行为。

3. 预警机制和提示措施：当驾驶员的行为违反了交通规则或者存在安全隐患时，驾驶安全预警系统应该立即进行预警，并通过声音、图像或者振动等方式提示驾驶员。

预警机制的设计应当考虑到驾驶员的反应时间和注意力分散的因素，以提供及时的警示。

4. 数据分析和应用：驾驶行为监测系统应该具备强大的数据分析能力，对驾驶员行为数据进行整理和分析。

通过分析数据，系统可以发现行为异常和驾驶员的不良习惯，及时纠正和提醒驾驶员。

此外，应用数据分析还可以为交通管理部门提供有关交通流量、道路安全和拥堵状况等方面的有价值的统计信息。

在驾驶行为监测与驾驶安全预警系统的设计中，还需要充分考虑人机交互性和系统的稳定性。

例如，系统应该提供友好的用户界面，让驾驶员能够方便地操作和获得相关信息。

此外，系统的硬件和软件应具备稳定性和可靠性，以确保系统在各种恶劣的工作环境下都能正常运行。

第21期2023年11月无线互联科技Wireless Internet Science and TechnologyNo.21November,2023基金项目:北京市科技计划项目;项目名称:驾驶员异常行为识别关键技术研究及应用;项目编号:Z221100005222021㊂作者简介:时玥(2001 ),女,北京人,硕士研究生;研究方向:交通安全㊂公交车驾驶员风险驾驶行为画像技术研究时㊀玥1,刘松岩2,崔㊀玺2(1.北京工业大学北京市交通工程重点实验室,北京100124;2.北京公交集团,北京100161)摘要:伴随着我国城镇公交规模迅速增长,公交车相关事故频发且后果严重,受到社会的广泛关注,公交车运行安全形势严峻,运行安全监管水平亟待提升㊂文章基于公交车GPS 轨迹数据㊁司机基本信息数据㊁DMS 报警信息数据㊁路单数据及道路信息多个数据集,通过主成分分析及因子旋转构建了公交车风险驾驶行为特征画像标签体系,采用K 均值聚类进行公交车驾驶员行为聚类并识别出的高风险驾驶员群体,研究了高风险驾驶员群体在不同空间场景下的画像技术㊂聚类分析结果表明,高风险驾驶员在驾驶风格偏好㊁驾驶员个体偏好及违规偏好中的风险程度较高,聚类能够有效地对驾驶员进行风险程度分类,在对高风险驾驶员群体的画像中,得出了速度㊁加速度或运营里程指标在不同时空组合场景中的规律㊂研究发现高风险驾驶员群体占比约19.1%,这一群体在公交车运行途中的公交站及路段位置更具风险性,且运营路程较长时产生大量的疲劳驾驶及分神驾驶行为㊂文章研究方法可为公交驾驶员风险驾驶行为研究提供参考,同样可为公交企业识别高风险驾驶员群体提供评估及分类依据,可在现实中实际运用㊂关键词:公交驾驶员;风险驾驶行为;特征分析;K -means ;用户画像中图分类号:U492.8㊀㊀文献标志码:A 0㊀引言㊀㊀公交车作为一种专用车辆,具有公共属性强及载客量大的特点,且一旦发生事故往往容易造成群死群伤,交通事故后果严重,社会影响较为恶劣㊂因此,诸多学者对公交驾驶行为风险相关问题开展了大量研究,但研究多为驾驶行为评价㊁驾驶行为识别及驾驶员风格分类方面的研究,研究对象多为小汽车和货运车辆㊂一是驾驶行为评价㊂吴紫恒等[1]提出了结合模糊C 均值聚类和BP 神经网络的驾驶行为评价方法㊂该算法避免人为主观因素的干扰,评价结果更加客观准确㊂王海星等[2]采用车联网数据,结合因子分析完成参数转化和模糊C 均值聚类方法,对危险货物货运车辆的风险驾驶行为进行评价㊂二是风险驾驶行为识别㊂李开放等[3]利用主成分分析法对数据进行降维,利用K -means 算法和高斯混合聚类算法对降维结果进行二次聚类,根据聚类结果训练BP 神经网络,用训练好的模型对工况进行实时识别,进而得到不同工况的速度阈值用于超速行为识别㊂三是驾驶行为分类㊂Fugiglando 等[4]使用控制器局域网(Controller Area Network,CAN)数据对驾驶员进行集群化,采用的数据类型包括油门踏板位置㊁制动踏板压力㊁方向盘角度等㊂通过主成分分析和K -means 聚类进行无监督学习,提供近实时的分类㊂刘强等[5]运用K -means 聚类方法进行驾驶风格分类及标签体系构建,并对4类驾驶风格进行不同经典场景下的总结分析㊂朱凯家[6]基于蚁群算法改进K -means 的聚类算法,将不同天气状况下的速度及加速度作为聚类指标,完成驾驶行为分类,将驾驶行为分为一般激进型㊁平稳型㊁偏激进型3种,算法优化了聚类中心的选取和聚类时间,得到了更为可靠的结果㊂Martinussen 等[7]同时采用驾驶行为问卷和驾驶技术问卷,采集了驾驶员主观信息,并利用K -means 聚类算法将驾驶员分为高技术安全型驾驶员㊁激进危险型驾驶员㊁低技术危险型驾驶员和保守安全型驾驶员㊂由上述研究可以看出,大部分学者采用聚类的方法对驾驶员的驾驶行为进行挖掘分析,对获取的数据进行用户画像能够详细地描述公交车运行特征,但已有研究多以小汽车及货运车辆为研究对象,公交车驾驶员个体的风险驾驶行为画像研究较少,且未进一步挖掘驾驶员群体在特定公交驾驶场景下的驾驶行为㊂本文基于公交轨迹数据㊁车载装置DMS报警数据及道路信息数据等多个数据集,以北京地区公交车7天的运行相关数据作为研究对象,提取公交驾驶行为特征参数,采用因子分析和K-means聚类结合的方法,挖掘公交驾驶员个体的驾驶行为特征及规律,识别出风险较高的驾驶员并对高风险驾驶员群体进行进一步画像研究,以此响应国家公交车辆运行监管的要求,帮助公交企业加强驾驶员培训,提升安全生产及管理水平㊂1　数据采集及处理1.1㊀数据采集㊀㊀本文已有数据为北京公交2022年12月5日至2022年12月11日的5条公交线路㊂数据来自公交车主动安全预警系统㊁驾驶员异常驾驶行为识别系统㊁公交车智能车载终端㊂已有数据集包括公交GPS 轨迹数据㊁车载装置DMS报警数据㊁实地调查得到的道路信息数据㊁驾驶员基本信息数据及公交车路单数据㊂1.2㊀数据处理㊀㊀将采集到的数据进行选择,将5条公交线路的25辆公交车的115名公交驾驶员作为研究对象,对数据进行如下处理㊂1.2.1㊀无效数据处理㊀㊀遍历数据集后发现,数据集中存在部分列内容缺失比例过高的现象,判断各列值的空值比例,确定该列值是否有效,删除空值比例大于60%的数据列㊂1.2.2㊀坐标转换及插值㊀㊀GPS提供的数据中使用的坐标系为WGS-84大地坐标系,和道路信息数据中的百度地图的坐标系不能通用,因此首先需要将GPS数据进行坐标转换,使用百度API中坐标转换的接口将GPS设备获取的角度坐标转换为bd09ll(百度经纬度坐标),并返回json 格式的结果㊂对转换坐标后的数据进行时间序列插值,用linspace函数均分时间插值后对 经度_84 纬度_ 84 经度_baidu 纬度_baidu 海拔 及 速度 进行一维插值,对2个相邻的方向角进行象限判断,计算夹角后进行插值,最终得到间隔1s的数据,并完成加速度㊁转弯率的计算㊂加速度计算公式为a=(v i+1-v i)ː3.6,转弯率计算公式为ω=|(θi+1-θi)/ΔT|㊂1.2.3㊀数据匹配及筛选㊀㊀将各个数据集通过相同列索引进行数据集间的匹配并筛选结果数据中的 仓库行车方案类型 列,将值为 运营 的车辆筛选出来,作为研究对象㊂1.2.4㊀不良驾驶行为识别㊀㊀(1)超速行为㊂将北京公交车城市道路非城市快速路路段的最高时速为50km/h,主干路为50km/h,次干路为40km/h,支路为30km/h,路段上有限速标志的依照实地调查得到的数值作为判断超速行为的标准㊂(2)急加速急减速行为㊂由于公交车的载客属性,在运行过程中的急加速和急减速行为容易造成车内乘客的不适甚至是摔倒现象,根据已有的研究中考虑了乘客舒适度及在车厢甲板行走安全因素的急变速阈值[8],本文将急加速的阈值确定为A加=2.5m/s2,当加速度a>A加时判定为急加速,急减速的阈值确定为A减=-2m/s2,加速度a<A减时判定为急减速,同时排除紧急情况的急刹车数据,将a<-4m/s2且v<0.5m/s的数据判定为急刹车事件,本文对急刹车事件不做深入研究㊂(3)频繁加减速行为㊂频繁加减速行为的出现是由于交通环境的复杂,需要频繁加速减速进行速度控制规避风险,另一种则发生在交通流拥挤时需要保证与前车有足够的安全间距而不断变速㊂首先根据a>1.2m/s2或a<-2m/s2对加速度进行判断,如式(1)所示,n用来标记是否满足判定条件,为更简约地统计符合阈值的个数,将a>1.2m/s2的数据标记为1,将a<-2 m/s2的数据标记为-1,其余的标记为0,然后对60s 内的1与-1进行计数,计数总数超过3个的时间区间认为公交车出现频繁加减速的行为㊂a>1.2m/s2,n=1a<-2m/s2,n=-1-2m/s2ɤaɤ1.2m/s2,n=0ìîíïïïï(1) (4)急转弯行为㊂在行驶过程中速度偏高时容易发生急转弯行为,急转弯时横向加速度较大,乘客容易出现失去平衡的情况,因此急转弯行为也是影响公交车运行安全的因素㊂本文根据已有研究得出,急转弯行为根据行驶平均速度及方向角变化值进行判定,以窗口长度为5的滑动窗口对数据进行遍历,当窗口内的v>20km/h 且ω>90ʎ时认为公交车出现急转弯行为㊂转向角计算公式如式(2)所示㊂0ʎɤθ1ɤ90ʎand270ʎɤθ2ɤ360ʎ,ω=360ʎ-|θ1-θ2|0ʎɤθ2ɤ90ʎand270ʎɤθ1ɤ360ʎ,ω=360ʎ-|θ1-θ2|ω=|θ1-θ2|ìîíïïïï(2)转向角值判断如式(3)所示,其中status 表示是否满足ω>90ʎ这一判定条件,满足时status 为1,反之,status 为0㊂ω>90ʎ,status =1ωɤ90ʎ,status =0{(3)1.3㊀数据空间连接㊀㊀首先,通过Python 将交叉口㊁路段的起终点构造线要素,利用公交站㊁风险点位坐标构造点要素㊂其次,生成交叉口㊁路段和公交站的缓冲区,交叉口缓冲半径设为20m,公交站缓冲半径设为30m,路段缓冲半径设为15m㊂最后,完成空间连接,以风险点位数据为基准,运用sjoin 函数完成对不良驾驶行为数据及dms 报警数据与道路信息数据的空间连接,得到发生风险驾驶行为的空间位置(交叉口㊁公交站或路段)㊂1.4㊀指标选取㊀㊀本文共选取了10个常见指标,分别为平均加速度及加速度标准差㊁平均减速度和减速度标准差㊁不良驾驶行为次数和持续时间㊁异常驾驶行为指数㊁年龄㊁驾龄和参与工作时间㊂由于在不同等级道路上,公交车运行速度限制不同,故不将速度作为划分驾驶员类别的指标㊂2㊀画像标签提取㊀㊀本文采用因子分析中的主成分分析进行指标降维,通过因子可行性验证,主成分分析后得出KMO 值为0.810,表明各指标之间有较强的相关性㊂通过SPSS 降维中的因子分析功能,选择主因子分析并描述其系数相关性矩阵及KMO 和巴特利特球形度检验,利用最大方差法进行因子旋转得出其旋转后的解,并输出旋转后的成分矩阵如表1所示㊂根据载荷绝对值越大的因子与变量越接近的规则,特征变量共分为3类,成分1与平均加速度㊁平均减速度㊁加速度标准差及减速度标准差较为靠近,这类速度皆与速度相关参数相关,故将这一类参数构成的特征变量命名为驾驶风格偏好特征变量;成分2与年龄㊁驾龄㊁不良驾驶行为持续时间及不良驾驶行为总数较为密切,不良驾驶行为多与驾驶员的自身特征相关,故将此类命名为驾驶员个体偏好特征变量;成分3与异常驾驶行为指数及参与工作时间相关,2个指标代表了驾驶员的安全态度及驾驶经验,故将此类命名为违规偏好特征变量㊂表1㊀旋转后的成分矩阵特征变量成分1成分2成分3平均加速度0.7610.4750.111平均减速度-0.836-0.402-0.050加速度标准差0.7800.4850.115减速度标准差0.8220.2880.009年龄-0.208-0.9010.086驾龄-0.194-0.8790.157不良驾驶行为持续时间0.4960.6920.280不良驾驶行为总数每趟0.4590.6650.335异常驾驶行为指数0.0890.1750.659参与工作时间-0.091-0.2230.7643㊀聚类分析㊀㊀聚类方法采用K -means 聚类,对数据进行归一化处理后,通过确定的3类特征变量及相关指标分别进行聚类,并结合手肘法对最优聚类数进行判断㊂3.1㊀数据归一化㊀㊀为统一不同数据指标的量纲,需要对数据进行归一化处理,方便对比每个指标之间的关系,研究中的归一化计算公式如式(4)所示[9]㊂s =x -μσ(4)其中,x 为指标单一样本的观测值,μ为研究样本中某一指标的总体平均值,σ为研究样本某一指标的总体标准差㊂3.2㊀K -means 聚类原理㊀㊀K -means 聚类是一种典型的无监督学习的算法,SPSS 自动设置初始中心点并把所有样本值分到各中心点所在的类中,针对每一个类别里的所有点,计算所有点的平均值,生成新的中心点,并不断重复迭代直至收敛㊂其目标函数如式(5)所示㊂j =min ðni =1ðKK =1r iK (x i -m i )(5)其中,n 为数据集中点的总数目,K 为聚类数,m i为簇中心位置,对于r iK ,当x i 属于第K 个类时,r iK =1否则r iK =0㊂最终的目的是要求解m i 和r iK ㊂3.3㊀手肘法原理㊀㊀手肘法中运用SSE 的趋势变化拐点来判断最优的聚类数(即K 值),确认最优K 值㊂需要利用Python 进行计算,SSE 值公式如式(6)所示㊂SSE =ðKi =1ðw pɪCi|w p -m i |2(6)其中,SSE为误差总平方和,K为最优K均值聚类数,C i为第i簇,w p为C i中的一个观测值,m i为簇中心即聚类中心位置㊂3.4㊀驾驶员驾驶行为聚类过程㊀㊀通过SPSS软件分类功能中的K-均值聚类,选择样本收敛准则为0,并选择输出聚类中心㊁与聚类中心的距离,从2次开始调整聚类数进行聚类,与最优K值进行比较,最终选定聚类效果好且解释性好的K 值,并对聚类结果中的类别进行命名,确定每个类别的风险程度排名㊂3.4.1㊀驾驶风格偏好㊀㊀手肘法及聚类结果如图1(a)所示,在K=4时斜率明显减小,故驾驶风格偏好中将驾驶员个体聚成4类,结果如表2所示,4个聚类簇中包含的个案数目较为均衡,聚类效果较好㊂如图1(b)所示,平均加速度与加速度标准差成正相关,平均加速度升高则其速度标准差相应升高,同样平均加速度与减速度成负相关㊂对聚类结果进行分析可以看出,如表(3)所示,聚类共得出4个类别,根据其聚类中心偏离0的程度可以判断其驾驶行为的激进与否,分为激进型㊁较激进型及平稳型3大类㊂故将各类别命名如表3所示,其中激进型驾驶员其加速度相关指标的风险程度大,需要对其加速度指标进行持续监控并进行督促㊁改进,并加强驾驶技能和驾驶平稳性的培训,而平稳型驾驶员的相对风险程度较小㊂图1㊀驾驶风格偏好特征结果表2㊀驾驶风格偏好聚类各类别数量类别每个聚类中的个案数目/个类别125.000类别227.000类别340.000类别423.000有效115.000表3㊀驾驶风格偏好最终聚类中心指标名类别1类别2类别3类别4平均加速度 1.078-1.062-0.3470.837平均减速度-1.3941 1.0070.198-0.1741加速度正标准差 1.027-0.976-0.3130.776加速度负标准差 1.368-0.934-0.091-0.061类型激进型较激进型平稳型平稳型3.4.2㊀驾驶员个体偏好㊀㊀通过手肘法判断如图2(a)所示,斜率突变发生在K=4时,故将K=4作为最优K值,并将其可视化为散点图,如图2(b)所示,驾龄与不良驾驶行为数及不良驾驶行为持续时间呈负相关,不良驾驶行为次数越多其持续时间越长,聚类后分类较为明显,结合表4,聚类后的个案在每个类别中分布均匀,聚类效果较好㊂表4㊀驾驶员个体偏好聚类各类别数量类别每个聚类中的个案数目/个类别19.000类别231.000类别353.000类别422.000有效115.000图2㊀驾驶员个体特征结果如表5所示,对聚类中心进行分析可以看出年龄及驾龄中类别3最高㊁类别4最低,据此依照年龄将驾驶员分为年长驾驶员㊁中年驾驶员及年轻驾驶员3类,根据驾龄将驾驶员分为成熟型㊁进阶型及新手型3类,并根据不良驾驶情况将驾驶员分为平稳驾驶型㊁较平稳驾驶型㊁较风险驾驶型及风险驾驶型,故将各类别命名如表5所示,其中年轻新手风险型驾驶员在驾驶员中风险程度更大,而年长成熟平稳型驾驶员㊀㊀的不良驾驶行为最低,即风险程度小于其他3类驾驶员㊂3.4.3㊀违规偏好㊀㊀违规偏好是以驾驶员产生异常驾驶行为等分散驾驶员注意力的危险行为为指标进行聚类,找出其参与工作时间与其违规偏好的规律㊂手肘法结果如图3(a)所示,其在K=3和K=6时均出现斜率突变的拐点,为了更清晰简洁地解释聚类结果,最终确定以K= 3作为最优得到K值㊂如散点图3(b)所示,参加工作时间与异常驾驶行不具有正负相关性,如表6所示,聚类后的3个类别的分类明显,聚类效果较好㊂图3㊀违规偏好特征结果表5㊀驾驶员个体偏好最终聚类中心指标名类别1类别2类别3类别4年龄0.143-0.4880.838-1.406驾龄0.310-0.4720.816-1.460不良驾驶行为持续时间 1.138-0.320-0.610 1.504不良驾驶行为总数每趟 1.476-0.263-0.615 1.313类型中年进阶型较风险型年轻进阶较平稳型年长成熟平稳型年轻新手风险型表6㊀违规偏好聚类各类别数量类别每个聚类中的个案数目/个类别1107.000类别2 5.000类别3 3.000有效115.000对聚类中心进行分析,如表7所示,3类可分为工作时间短且异常驾驶行为少㊁工作时间长且异常驾驶行为少及工作时间短且异常驾驶行为多的3类驾驶员,第二类驾驶员的异常驾驶行为指数高于平均值,解释为参与工作时间越久的驾驶员经验丰富,对自己的能力非常自信,使得其安全意识有所下降㊂本文对这3类驾驶员的类别进行命名,其中危险型驾驶员需要进行密切关注,风险程度明显高于其他2类,安全型驾驶员的风险程度在3个类别中最低㊂表7㊀违规偏好最终聚类中心指标名类别1类别2类别3参与工作时间-0.198 3.6090.370异常驾驶行为综合分-0.1550.036 3.559类型安全型较安全型危险型3.5㊀驾驶员风险驾驶行为画像㊀㊀根据每个特征变量的聚类结果,每个特征划分了3或4个类别,均存在风险程度高低的变化,能够从中判断出需要特别关注的公交驾驶员个体及群体㊂对结果中每个驾驶员在各个特征中的类别划分进行排列组合,将包含严重风险的驾驶员归为一类,具体划分标准为:若驾驶员在某一个特征中出现在风险严重程度最高的类别,则将其划分为高风险人群;若驾驶员在多项特征中皆为风险程度排名中间的类别,则将其划分为中风险人群;其余驾驶员则划分为低风险驾驶员㊂最后将驾驶员划分为3类风险等级,划分结果如表8所示㊂表8㊀驾驶员风险类型划分风险类型人数/人人员名称占比/%低风险型79白某某㊁蔡某某㊁翟某某等68.7中风险型14程某某㊁杜某某㊁侯某某等12.2高风险型22白某某㊁蔡某某㊁崔某某等19.1将画像后的3类驾驶员的3个特征变量制作成箱线图,如图4所示,通过分布可以看出当驾驶员风险等级升高时,整体加速度分布都不断升高,中低风险的数据更加集中,高风险驾驶员的数据较为分散,可解释为部分驾驶员在某一特征中的风险程度较大,图4㊀各风险等级驾驶员不同特征下的箱线图极具危险性,因此被划入高风险驾驶员人群㊂3.6㊀高风险驾驶员风险驾驶行为画像㊀㊀上文所识别的不良驾驶行为数量较多,经对比,频繁加减速行为数量明显高于其他行为,且样本量大,故对其进行进一步研究㊂如图5所示,速度主要分布区间为14km/h~ 28km/h,分布较为集中,在公交站位置的频繁加减速行为最多,与公交车进出站的行为相匹配;而路段位置的速度分布曲线相较于公交站和交叉口更偏于高速㊂对比加速度,加速度分布多大于0,仅有少部分图5㊀频繁加速和减速行为不同指标分布点位于-2.5m/s2附近,3个不同位置的加速度中值㊂异常驾驶行为中接打电话报警及驾驶员异常报警样本量过低,故未考虑这2类报警类型㊂下文将通过分神驾驶及疲劳驾驶报警2个类型,进一步探究高风险驾驶员人群在各报警类型中的特征㊂如图6和图7所示,疲劳驾驶行为的速度分布更加分散,公交站位置分布在0~40km/h,交叉口及路段位置分布在0~50km/h,而分神驾驶行为在公交站及交叉口处的分布相近,为8~15km/h,路段位置速度集中在0~30km/h㊂疲劳驾驶行为的分布区间上限均高于分神驾驶行为,具有更大的风险性㊂加速度分布中,疲劳驾驶行为出现多个峰值,公交站位置中,加速度值在ʃ3m/s2附近出现了较明显的峰值,而路段位置主要集中在0附近㊂分神驾驶行为的加速度范围明显低于疲劳驾驶行为,公交站位置分别在3m/s2和0附近出现明显峰值,在路段中,加速度小于0的分布在-1.4m/s2附近,在负值范围内相较于公交站和交叉口出现更大减速度值㊂故高风险驾驶员在疲劳驾驶和分神驾驶中拥有更大的加速度绝对值,且疲劳驾驶的加速度和减速度具有更大的风险性㊂如图8和图9所示,从提取到异常驾驶行为发生图6㊀疲劳驾驶行为速度相关指标分布㊀㊀图7㊀分神驾驶行为速度相关指标分布时的实际运营里程(距离包含了加气和充电环节)可以看出,出现疲劳驾驶频数最高的实际里程分布在13.3km㊁15.5km㊁17.6km 附近,在路段位置的发生里程在27km 附近出现了较高频率,而分神驾驶的发生实际运营里程主要集中在15km 附近,与疲劳驾驶较为相似㊂5条公交线路的长度为15~25km,从图中可以看出疲劳驾驶及分神驾驶多出现在运营路线的后半程中㊂图8㊀疲劳驾驶行为运营里程指标分布图9㊀分神驾驶行为运营里程指标分布综上所述,在以上3个最常发生的风险驾驶行为中,高风险驾驶员在公交站和路段上出现了更多的风险驾驶行为,且在速度和加速度2个指标中的分布范围更加更广,存在风险较高的值,在实际运营里程方面,分布相似且主要集中于15~17km㊂4　结语㊀㊀本文对公交车驾驶员进行风险驾驶行为聚类,并对高风险驾驶员在特定时空场景下的风险驾驶行为进行特征画像㊂本文采用了K -means 聚类算法对115名公交车驾驶员进行驾驶行为聚类分析,根据聚类结果的风险程度进行统计分析,将驾驶员划分为低风险型㊁中风险型及高风险型㊂高风险驾驶员速度偏好特征中各项指标高于平均值,驾驶更激进;驾驶员个体特征中不良驾驶行为次数高于均值,驾驶习惯较差;违规偏好特征中,异常驾驶行为的次数和严重程度综合指标高于均值㊂本文对判别出的高风险驾驶员的风险驾驶行为进行群体画像,进一步研究了这类驾驶员在不同空间位置㊁不同时段中的风险驾驶速度㊁加速度或运营里程分布特征,得出其在部分空间位置场景下的特征规律㊂研究发现驾驶员在公交站及路段中更具风险性,同时在对公交车运行安全监管的过程中,需要加强对运营路线中后段的监管力度㊂通过对高风险驾驶员群体的特定场景下的风险驾驶行为特征画像,可以为公交企业的驾驶安全意识培训及操作技能训练评估提供方向,对特定场景集中监管,提高公交驾驶员的安全驾驶意识,培养驾驶员群体安全运行车辆的操作习惯,最终提升公交运行的安全性和经济性㊂参考文献[1]吴紫恒,吴仲城,张俊,等.基于模糊C 均值和神经网络的驾驶行为评价研究[J ].计算机系统应用,2018(3):263-267.[2]王海星,王翔宇,王招贤,等.基于数据挖掘的危险货物运输风险驾驶行为聚类分析[J ].交通运输系统工程与信息,2020(1):183-189.[3]李开放,刘忠涛,柏兴涛,等.基于K -means 聚类和神经网络的超速行为识别研究[J ].安徽建筑大学学报,2022(6):83-88,102.[4]FUGIGLANDO U ,MASSARO E ,SANTI P ,et al.Driving behavior analysis through CAN bus data in anuncontrolledenvironment [J ].NatureReviewsNeuroscience ,2019(2):737-748.[5]刘强,严修,鲁誉,等.考虑驾驶风格的电动公交车能耗灰色关联投影-随机森林预测模型[J ].交通信息与安全,2022(5):129-138.[6]朱凯家.基于ACO +k -means 算法的不同天气下驾驶行为分析[J ].太原科技大学学报,2022(4):323-328,334.[7]MARTINUSSEN L M ,MOLLER M ,PRATO C G.Assessing the relationship between the driver behaviorquestionnaire and the driver skill inventory :revealing sub -groups of drivers [J ].Transportation Research PartF :Traffic Psychology and Behaviour ,2014(26):82-91.[8]KAREKLA X.Improving accessibility of public transport systems :the influence of double -decker busacceleration on passenger movement [C ].London :。

第38卷第3期2020年5月吉林大学学报（信息科学版）J o u r n a l o f J i l i n U n i v e r s i t y(Information Science E d i t i o n)V o l.38 No. 3May 2020文章编号：1671 -5896 (2020) 03 ^0353 4)7多角度视频的驾驶人员行为识别赵维、沈柏杉2,张宇2,孔俊2(1.吉林警察学院信息工程系，长春130117; 2.东北师范大学信息科学与技术学院，长春130117)摘要：驾驶员在行驶过程中看手机，与乘车人员交谈等违规行为，为安全行驶造成了极大的隐患。

为了解决此 类问题，提出了一种多角度行为识别方法，从3个角度同步捕捉驾驶员行为的视频，构建多角度驾驶员行为的 视频和数据集，利用深度卷积神经网络，进行识别分类。

实验结果表明，3D C N N相对于2D C N N的识别精度 更加准确，在对比输入剪辑的帧数实验中，发现堆叠的视频帧数会影响准确度，并在具有较大优势的R2P1US1D 模型中（将3D卷积滤波器分解为单独的空间和时间分量），基于多角度驾驶人员行为识别精度达到87%。

关键词：机器视觉；深度学习；行为识别；驾驶人员；多角度中图分类号：TP391 文献标识码：AResearch on Driver Action Recognition Based on Multi-Angle VideosZH A O W e i1, SH EN B aish an2, ZH A N G Y u2, KON G J u n2(1. Department of Information Engineering, Jilin Police College, Changchun 130117, China；2. College of Information Science and Technology, Northeast Normal University, Changchun 130117, China)Abstract：In the. process of d riv in g, violations su ch as looking at m obile p h o n es an d talk in g w ith p assen g ers cau se great h id d en d an g ers to safe driving. In o rd er to solve su ch p ro b lem s, we propose a m u lti-an g le beh av io r recognition m e th o d, w hich can synchronously c ap tu re video of driving behaviors from th re e a n g le s, co n stru ct a m ulti-angle d riv er beh av io r d a ta s e t, an d use d eep convolutional n eu ral netw ork to carry out recognition an d classification. T he exp erim en tal resu lts show th e advantages of 3D CNN over 2D CNN in accu racy. A nd in com paring in p u t clip fram es ex p e rim e n t, we found th e stack ed video fram es w ill affect accu racy an d in R2 plu s ID m odel (3D convolution filter is decom posed into a sep arate com ponent of tim e an d s p a c e) , realized d river behavior b ased recognition accu racy of 87%from m ultiple persp ectiv es.Key words ：co m p u ter vision ；d eep learn in g；b eh av io r recognition ；d rivers ；m u ltip le p ersp ectiv es0引言行车安全已成为目前我国威胁公共安全、建设平安中国的主要因素之一。

酒驾操作规程酒驾是指在酒精含量超过法定标准的情况下，驾驶机动车辆上道路行驶。

酒驾不仅是对道路交通安全的一种严重威胁，也是对自身和他人生命安全负有极大责任的行为。

为了减少酒驾的发生，提高道路交通的安全性，各国纷纷制定了酒驾操作规程。

下面就是酒驾操作规程的一般内容：一、酒驾禁止规定1.法律明文规定驾驶机动车辆时酒精含量不得超过标准，同时规定了酒精含量的上限。

2.对酒驾行为进行严厉制裁，包括罚款、吊销驾驶证、刑事处罚等。

二、酒驾行为识别1.交警可以通过常规例行检查、随机抽查、举报等方式对车辆进行酒精测试。

2.驾驶员在行驶途中出现违规行为或异常驾驶行为时，交警有权对其进行酒精测试。

三、酒驾测试方法1.交警可以采用呼气式测试仪或者血液测试等方法对驾驶员进行酒精测试。

2.驾驶员应按要求主动配合交警完成测试过程。

四、酒驾测试标准1.根据法律规定的酒精含量上限，酒驾测试将对驾驶员的酒精含量进行测定。

2.标准酒精含量可能因不同地区、不同时期而有所调整，驾驶员需遵守当地的法律规定。

五、酒驾处罚1.一旦被证实酒驾行为，交警将立即采取相应处罚措施，包括罚款、吊销驾驶证、拘留、刑事处罚等。

2.酒驾行为将被记入个人信用记录，对个人信用评分产生不良影响，并可能影响个人社会地位。

六、酒驾预防1.饮酒后不开车，选择其他交通工具或者安排代驾、打车回家。

2.在参加聚会等社交活动时，要注意饮酒量控制，避免超过法定标准。

七、酒驾宣传教育1.通过各种渠道进行酒驾宣传教育，提高人们对酒驾危害的认识。

2.加强对未成年人、新驾驶员等易受酒驾诱导的群体的宣传教育。

八、社会共治1.各级政府以及社会组织、媒体等要共同参与到酒驾防范行动中，形成全社会共同治理的合力。

2.通过加大法律意识、文明意识的宣传，引导公众自觉抵制酒驾行为。

九、加强执法力度1.交警部门要加大对酒驾行为的执法力度，加强巡逻、检查、抽查等工作。

2.对于涉嫌酒驾的车辆，要立即进行测试和处罚，确保道路交通安全。

驾驶员行为识别与监测技术随着近年来交通事故的频繁发生，相应的驾驶员行为识别与监测技术也开始得到广泛运用。

这项技术可以有效检测出驾驶员的不良驾驶行为，从而减少交通事故的发生率。

下面将从技术介绍、优点以及存在的问题三个方面进行探讨。

技术介绍：驾驶员行为识别与监测技术是通过安装在车内的摄像头、传感器等设备，来检测驾驶员的驾驶行为。

这些设备可以监测到驾驶员的脸部表情、瞳孔大小、身体姿态等细微变化，并将这些数据实时传输到监控系统，进行分析与对比。

在分析的过程中，系统可以与驾驶员正常的驾驶行为进行比对，发现驾驶员异常的行为并及时提醒驾驶员。

优点：1. 提高驾驶员安全意识驾驶员行为识别与监测技术能够实时监测到驾驶员的驾驶行为，及时纠正驾驶员的危险行为。

通过提醒驾驶员注意行车安全，从而提升驾驶员的安全意识。

2. 减少交通事故发生率驾驶员行为识别与监测技术能够检测到驾驶员的不良驾驶行为，如疲劳驾驶、打电话、乘客干扰等行为，减少了交通事故的发生率。

3. 违法行为监测驾驶员行为识别与监测技术可以通过摄像头监测车辆行驶情况，及时发现车辆违法行为，提醒驾驶员进行纠正。

存在的问题：1. 隐私问题部分驾驶员认为该技术侵犯了其个人隐私。

考虑到摄像头等设备的安装位置和数量等问题，一些驾驶员担心其个人信息和隐私受到泄露。

2. 稳定性问题该技术的稳定性也是一个问题，不断的高低温变化、雨雪天气等因素会影响设备的运行状况。

3. 警示过于频繁在实际使用中，警示过于频繁的问题也经常出现。

有时驾驶员反应并不一定是危险的信号，如果警示过于频繁，驾驶员会对系统的警示产生麻烦。

结语：驾驶员行为识别与监测技术是一项极具前景的新兴技术。

随着技术的不断升级和完善，其在安全驾驶和交通安全领域中的重要性也变得越来越突出。

但同时也需要面对隐私、稳定性、警示问题等一系列问题，这需要整个行业加以共同解决，不断完善技术本身，提高设备的可靠性以及稳定性等问题，让这项技术真正成为汽车行业安全发展的一大重要支撑。

车联网中车辆轨迹分析及驾驶行为识别随着技术的不断发展，车联网（Internet of Vehicles，IoV）已经成为人们日常生活中必不可少的一部分。

车联网通过将车辆、通信、传感器和互联网技术结合起来，实现了车辆之间的信息交流和智能化管理。

车辆轨迹分析和驾驶行为识别是车联网中的重要应用之一，本文将从车辆轨迹分析的概念、技术和实现方式以及驾驶行为识别的应用、优势和未来发展方向等方面展开探讨。

一、车辆轨迹分析车辆轨迹分析是指通过车辆移动轨迹数据的收集和分析，获取车辆运行状态、行驶规律和路况等信息。

车辆轨迹分析可以通过车载设备、GPS定位和车联网平台等方式进行信息采集和传输。

其技术核心是通过数据挖掘和机器学习等技术方法，对大量的车辆轨迹数据进行建模和分析，得到有用的信息和结论。

车辆轨迹分析的具体实现方式包括以下几个方面：1. GPS定位技术：GPS定位技术是车辆轨迹分析的基础。

它可以通过卫星信号对车辆的位置进行精确定位，进而实现轨迹数据的采集和传输。

2. 车载设备：车载设备可以通过与车辆电子控制系统的接口进行数据交互，获取车辆的运行状态和车速等信息，并将其传输到车联网平台。

3. 车联网平台：车联网平台是车辆轨迹分析的核心。

它可以通过互联网技术和分布式数据处理系统，对大量的车辆轨迹数据进行后台处理和分析，得到有用的信息和结论。

车辆轨迹分析的应用范围非常广泛。

它可以帮助交通管理部门、物流企业和智能交通系统等实现车辆运行监控、路况预测、货物追踪等应用。

二、驾驶行为识别驾驶行为识别是指通过分析车辆轨迹、加速度和姿态等数据，对驾驶员的行为进行识别和判断。

驾驶行为识别可以通过数据挖掘和机器学习等技术方法，对驾驶员的行为、习惯和心理进行分析和建模，从而得出预测结果和警示信息。

驾驶行为识别的具体应用包括以下几个方面：1. 驾驶员疲劳驾驶监测：驾驶员疲劳驾驶是造成交通事故的一个非常重要的因素。

通过对驾驶员的眼睛、脸部表情和车辆轨迹等数据进行分析，可以实现对驾驶员状态的实时监测和警示。

交通安全的分类交通安全是指通过科学管理和安全措施，在交通运输活动中预防、减少和消除事故、伤亡、财产损失等危害，保障交通参与者的生命安全和财产安全。

交通安全问题的解决离不开对交通情况的准确分类。

下面将介绍交通安全的几种分类。

一、交通事故的分类交通事故是交通安全领域中关注的重点问题。

根据交通事故的性质和特征，可以将交通事故分为以下几种类型：1. 机动车事故：主要指汽车、摩托车、电动车等机动车辆在道路上发生的事故。

2. 非机动车事故：主要指自行车、电动自行车、三轮车等非机动车辆在道路上发生的事故。

3. 行人事故：主要指行人与车辆发生碰撞或其他事故。

4. 道路交通事故：主要指在道路上发生的事故，包括机动车与机动车之间的碰撞、刮擦等。

5. 高速公路事故：主要指在高速公路上发生的事故，高速公路事故往往具有较高的速度和严重的后果。

二、交通行为的分类交通安全与交通参与者的行为密切相关，根据不同的行为特点，可以将交通行为进行如下分类：1. 交通违法行为：主要指违反交通法规和交通规则的行为，如超速行驶、闯红灯、酒驾等。

2. 不良驾驶行为：主要指驾驶人的不良驾驶行为，如疲劳驾驶、分神驾驶等。

3. 不文明行为：主要指不文明交通行为，如随地吐痰、乱扔垃圾等，这些行为虽然看起来与交通安全无关，但在实际交通环境中却会引发意外事故。

三、交通安全设施的分类交通安全设施是提高交通安全的重要手段之一，根据不同的功能和用途，可以将交通安全设施进行如下分类：1. 交通标志标线：主要指道路上的交通标志和道路标线，用于引导交通、提醒交通参与者注意交通规则。

2. 警示设施：主要指红绿灯、交通警示灯等，用于控制交通流量和引导交通。

3. 防护设施：主要指护栏、护墙、防护杆等，用于确保交通参与者的安全，防止意外事故发生。

四、交通安全教育的分类交通安全教育是提高交通安全意识和安全行为的重要手段，根据受众的不同，可以将交通安全教育进行如下分类：1. 学校交通安全教育：主要指在学校开展的交通安全教育活动，培养学生正确的交通安全意识和行为。

高速公路的危险源识别知识高速公路是现代交通系统中的重要组成部分，它的便捷性和高效性使人们能够快速、安全地到达目的地。

然而，高速公路也存在一些危险，如果不加以识别和防范，就可能导致交通事故和人员伤亡。

因此，正确识别高速公路的危险源是非常重要的。

下面将介绍一些常见的高速公路危险源以及如何识别它们。

1. 道路状况不良道路状况不良是高速公路上常见的危险源之一。

它可能包括坑洼、路面破损、路面积水等。

这些问题会影响车辆的稳定性，增加驾驶者的操作难度，从而导致交通事故的发生。

识别道路状况不良的方法可以通过观察路面是否有明显的破损和积水迹象，听取其他驾驶者的反馈，以及根据天气情况来判断是否有可能存在道路积水的风险。

2. 驾驶员违规驾驶违规驾驶是高速公路上的另一个危险源。

它包括超速、变道不当、疲劳驾驶等。

这些行为会增加交通事故的风险，并危及到其他驾驶员的安全。

识别违规驾驶的方法可以通过观察前方车辆的驾驶行为，如是否频繁变道、超过限速等；另外，也可以通过观察驾驶员的举止和外貌特征，如疲劳驾驶时容易出现打哈欠、眼睛红肿等症状。

3. 障碍物和动物高速公路上常常会出现障碍物和动物，它们都可能成为交通事故的危险源。

障碍物包括车辆故障、物品掉落等，它们会干扰驾驶员的注意力，导致驾驶失误。

动物例如野生动物会突然闯入道路，造成交通事故。

识别障碍物和动物的方法可以通过观察路面上是否有明显的物品或留下痕迹，以及通过观察道路两侧有无动物活动的迹象。

4. 恶劣天气条件恶劣天气条件是高速公路上的另一个危险源。

例如，雨雪天气会导致路面湿滑，降低车辆的牵引力；大风天气会影响驾驶稳定性；雾天会减低能见度，增加事故的发生率。

识别恶劣天气条件的方法可以通过观察天空和气象预报来判断天气状况，以及根据路上其他车辆的行驶状况来判断路面是否湿滑。

5. 高速公路设施缺陷高速公路设施缺陷是比较隐蔽的危险源之一。

它可能包括道路标识不清、照明设施不良、护栏缺失等。