基于手环数据的愤怒驾驶行为实时检测方法

摘要

利用大众普遍使用的智能手环设计了驾驶人愤怒驾驶行为检测方法，为愤怒驾驶行为有效监测提供了新的途径和方法。本文招聘50名驾驶人开展模拟驾驶实验，设计了引发愤怒的模拟驾驶场景，利用手环采集数据获取心率指标HR和RR.mean、SDNN、RMSSD、PNN50、SDSD、HF、LF、LF/HF八个心率变异性（HRV）指标，对采集指标与愤怒驾驶行为进行关联研究，筛选显著性影响指标，利用支持向量机（SVM）、K-近邻（KNN）和线性判别分析（LDA）3种方法建立愤怒驾驶行为检测模型，并对其进行验证。结果表明：KNN算法的模型愤怒识别效果最好，对愤怒强度识别的准确率能达到75%，对愤怒状态识别的准确率为86%。结果表明：可穿戴式设备（智能手环）可以合理地检测驾驶人的愤怒情绪状态及愤怒情绪强度。

关键词

载运工具运用工程 / 愤怒驾驶行为 / 机器学习 / 智能手环 / 心率变异性

基金资助

国家重点研发计划项目（2019YFB1600500）; 商用重卡安全与节能智能辅助平台“科学家+工程师”队伍项目