【技术成果】一种基于手腕佩戴传感器的驾驶员状态和危险行为辨识技术

【新技术概要】

驾驶行为是通过佩戴在手腕上的加速度计来检测的，而注意力减弱迹象，例如驾驶操作干扰，则是通过机器学习技术来检测的。使用小型且廉价的设备，可检测并持续监控驾驶员的行为。

【与现有技术、竞争技术的比较】

与使用车载传感器和摄像头的传统方法相比，可以使用紧凑且廉价的设备持续监控驾驶行为。此外，通过使用可穿戴传感器直接测量驾驶员的手部加速度，可检测鲁棒行为，而不受光源和屏蔽变化等干扰因素的影响。

【新技术的特征】

1）根据驾驶员手部加速度的变化，对驾驶操作的干扰进行索引

2）预判导致驾驶员注意力下降的异常行为

3）可通过小型低成本的装备实现

【应用场景】

1）监控货车和公共汽车上的驾驶员驾驶行为

2）通过记录驾驶中的危险行为和驾驶后的回顾来提高安全驾驶意识

3）长时间的单调作业中的作业负担和疲劳的测量，以及人类操作错误行为的预兆检测

图1 手腕加速度传感器状态和危险行为辨识感知流程

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