基于车辆运行数据的疲劳驾驶状态检测

来源：交通运输系统工程与信息杂志2020年第4期北京时间：

作者：蔡素贤，杜超坎，周思毅，王雅斐

单位：1. 汉纳森(厦门)数据股份有限公司, 福建 厦门 361000：2. 上海财经大学 信息管理与工程学院, 上海 200433

摘要：疲劳驾驶是导致交通事故的主要原因之一，及时检测疲劳驾驶，并提醒驾驶员集中注意力，对保证安全行车具有重要意义.本文基于CAN(Controller Area Network)总线采集的车辆运行状态数据，提取了18项与驾驶行为相关的特征，并采用随机森林算法对疲劳驾驶进行识别，结果表明整体的识别准确率为0.785，其中召回率为0.61，即61%的疲劳驾驶状态可被识别出来.实验表明，基于车辆运行状态的疲劳驾驶检测具有一定的效果，且与其他客观的疲劳驾驶检测方法(基于驾驶员生理指标和图像面部特征)相比，具有简单方便，不影响驾驶，且成本低的优势.

关键词：智能交通,疲劳检测,随机森林,CAN数据

基金资助：国家自然科学基金/National Natural Science Foundation of China(61773248)；国家社科基金重大项目/ Major Program of the National Social Science Foundation of China(18ZDA088).