摘要：該文旨在研究基于機(jī)器學(xué)習(xí)的駕駛員健康識(shí)別與安全評(píng)估方法，以提高道路交通安全。通過采集駕駛員生物特征數(shù)據(jù)和駕駛行為數(shù)據(jù)，構(gòu)建了駕駛員健康狀態(tài)預(yù)測模型。使用深度學(xué)習(xí)算法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和處理，實(shí)現(xiàn)了對(duì)駕駛員疲勞、情緒等健康狀態(tài)的準(zhǔn)確識(shí)別。在真實(shí)駕駛場景中進(jìn)行測試，結(jié)果表明該方法具有較高的識(shí)別準(zhǔn)確率和實(shí)用性，在提高交通安全性方面具有良好的應(yīng)用前景。

關(guān)鍵詞：機(jī)器學(xué)習(xí)；駕駛員健康識(shí)別；安全評(píng)估；深度學(xué)習(xí)；交通安全

doi：10.3969/J.ISSN.1672-7274.2024.05.008

中圖分類號(hào)：TP 391" " " " " 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A" " " " " " 文章編碼：1672-7274（2024）05-00-03

Research on Driver Health Identification and Safety Assessment Method Based on Machine Learning

LIU Chao， HUANG Heyan， JIANG Liangliang， YU Guohua

（China Southern Power Grid Co.， Ltd.， Guangzhou 510000， China）

Abstract： This article aims to study a machine learning based driver health recognition and safety assessment method to improve road traffic safety. A driver health status prediction model was constructed by collecting driver biometric data and driving behavior data. By using deep learning algorithms to analyze and process data， accurate recognition of driver fatigue， emotions， and other health states has been achieved. Tested in real driving scenarios， the results show that this method has high recognition accuracy and practicality， and has good application prospects in improving traffic safety.

Keywords： machine learning; driver health recognition; safety assessment; deep learning; traffic security safety

在當(dāng)今社會(huì)，道路交通安全一直是全球范圍內(nèi)備受關(guān)注的重要問題。而作為交通安全的核心環(huán)節(jié)，駕駛員的健康狀態(tài)和行為直接關(guān)系著道路交通的安全性與穩(wěn)定性。因此，如何準(zhǔn)確識(shí)別駕駛員的健康狀態(tài)，并進(jìn)行實(shí)時(shí)的安全評(píng)估，成為了提升道路交通安全的迫切需求。機(jī)器學(xué)習(xí)作為人工智能的一個(gè)重要分支，通過對(duì)大量數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)和分析，能夠自動(dòng)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)和規(guī)律，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)復(fù)雜問題的高效解決。將機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用于駕駛員健康識(shí)別與安全評(píng)估，不僅能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)測駕駛員的生物特征和駕駛行為，還能夠通過數(shù)據(jù)分析和模型預(yù)測，提前預(yù)警潛在的安全風(fēng)險(xiǎn)，從而降低交通事故的發(fā)生率。

1" "相關(guān)研究綜述

1.1 駕駛員健康狀態(tài)的重要性

駕駛員的健康狀態(tài)是道路交通安全中的重大影響因素?，F(xiàn)代社會(huì)中，交通事故造成的人員傷亡和財(cái)產(chǎn)損失給社會(huì)和當(dāng)事人家庭帶來了巨大的痛苦和負(fù)擔(dān)。在長時(shí)間的駕駛過程中，駕駛員的生理和心理狀態(tài)對(duì)駕駛行為的質(zhì)量和安全性產(chǎn)生直接影響。例如，駕駛員的疲勞、情緒波動(dòng)、注意力不集中等問題會(huì)導(dǎo)致駕駛技能下降，反應(yīng)時(shí)間延長，從而增加了事故的概率。而一些健康問題，如心臟病、中風(fēng)等，可能在駕駛過程中突然發(fā)生，導(dǎo)致嚴(yán)重的交通事故[1]。因此，及早識(shí)別駕駛員的健康狀態(tài)，對(duì)于預(yù)防事故風(fēng)險(xiǎn)和提升道路交通的安全性至關(guān)重要。

1.2 機(jī)器學(xué)習(xí)在駕駛員健康識(shí)別中的應(yīng)用

近年來，將機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用于駕駛員健康識(shí)別方面取得了顯著的進(jìn)展。駕駛員的生物特征和駕駛行為數(shù)據(jù)被廣泛收集和分析，從而為機(jī)器學(xué)習(xí)算法提供了大量的訓(xùn)練樣本。深度學(xué)習(xí)模型如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）等，被廣泛應(yīng)用于分析駕駛員的生物指標(biāo)和行為數(shù)據(jù)。另一方面，通過監(jiān)測生物指標(biāo)如心率、皮膚電導(dǎo)等，結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)算法，可以實(shí)時(shí)追蹤駕駛員的身體狀態(tài)，提前預(yù)警健康問題[2]。

2" "駕駛員健康狀態(tài)預(yù)測模型構(gòu)建

2.1 數(shù)據(jù)采集與處理

駕駛員健康識(shí)別與安全評(píng)估方法的關(guān)鍵在于數(shù)據(jù)的采集和處理，準(zhǔn)確、全面的數(shù)據(jù)可為后續(xù)的分析和模型構(gòu)建提供堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。在數(shù)據(jù)采集過程中，需要綜合考慮駕駛員的生物特征和駕駛行為等多個(gè)方面，以獲取全面而具體的信息。

為了獲得駕駛員的生物特征數(shù)據(jù)，需要使用各種傳感器來收集相關(guān)信息。例如，使用紅外攝像頭捕捉駕駛員的面部表情和眼部運(yùn)動(dòng)，以分析情緒和疲勞狀態(tài)；心率傳感器可以監(jiān)測駕駛員的心率變化，反映其生理狀態(tài)；皮膚電導(dǎo)傳感器用于測量駕駛員的皮膚電導(dǎo)值，幫助判斷情緒波動(dòng)。還可以利用頭戴式設(shè)備或智能手環(huán)等采集生物信號(hào)，如腦電圖（EEG）和皮層電圖（ECG），以獲取更多有關(guān)駕駛員健康的信息。

對(duì)于駕駛行為數(shù)據(jù)的采集，可以利用車載傳感器和行車記錄儀等設(shè)備。這些設(shè)備能夠記錄車輛的加速度、剎車、轉(zhuǎn)彎等操作，為分析駕駛員的行為提供數(shù)據(jù)支持。同時(shí)，全球定位系統(tǒng)（GPS）可以記錄車輛的位置、速度等信息，從而分析駕駛環(huán)境和路況對(duì)駕駛員行為的影響。值得注意的是，為了確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性，數(shù)據(jù)采集設(shè)備的選用和安裝位置應(yīng)充分考慮。

2.2 特征選擇與提取

在基于機(jī)器學(xué)習(xí)的駕駛員健康識(shí)別與安全評(píng)估中，特征選擇與提取是實(shí)現(xiàn)精確模型的關(guān)鍵步驟。這些特征是從原始數(shù)據(jù)中提取出來的，具有較強(qiáng)的信息表達(dá)能力，能夠有效地反映駕駛員的生物特征和駕駛行為。因此，在特征選擇與提取階段，需要綜合考慮數(shù)據(jù)的特點(diǎn)和問題的需求，以構(gòu)建高效的模型。

特征選擇的目標(biāo)是從大量的特征中挑選出最具有代表性和相關(guān)性的特征，以降低維度和復(fù)雜度，并提高模型的泛化能力。特征提取則是將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為更具有表達(dá)能力的特征表示，以提高模型的效果[3]。

3" "駕駛員健康狀態(tài)識(shí)別與實(shí)驗(yàn)

3.1 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)與數(shù)據(jù)采集

為了驗(yàn)證基于機(jī)器學(xué)習(xí)的駕駛員健康識(shí)別與安全評(píng)估方法的有效性，設(shè)計(jì)了一系列實(shí)驗(yàn)并采集了相關(guān)數(shù)據(jù)。

實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)：選取了一組志愿者駕駛員，讓他們在模擬駕駛環(huán)境中執(zhí)行駕駛?cè)蝿?wù)。在實(shí)驗(yàn)過程中，記錄了駕駛員的生物特征數(shù)據(jù)（如心率、皮膚電導(dǎo)值）和駕駛行為數(shù)據(jù)（如加速度、剎車）。實(shí)驗(yàn)涵蓋了不同情緒和疲勞狀態(tài)下的駕駛場景，以及不同道路條件和交通情況的變化。表1是采集的數(shù)據(jù)。

通過上述實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)和數(shù)據(jù)采集，獲取了包含駕駛員生物特征和駕駛行為在內(nèi)的豐富數(shù)據(jù)集，為后續(xù)的分析和模型構(gòu)建提供了充足的支持。

3.2 駕駛員健康狀態(tài)的準(zhǔn)確識(shí)別

在駕駛員健康狀態(tài)的準(zhǔn)確識(shí)別方面，采用了基于深度學(xué)習(xí)的方法，通過構(gòu)建適當(dāng)?shù)哪Ｐ蛠韺?duì)駕駛員的生物特征和駕駛行為數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和判斷。具體而言，使用了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）結(jié)構(gòu)，分別用于處理面部表情圖像和心率、皮膚電導(dǎo)值等時(shí)間序列數(shù)據(jù)[4]。

對(duì)于面部表情數(shù)據(jù)，構(gòu)建了一個(gè)多層的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過卷積和池化層提取圖像的空間特征。在訓(xùn)練階段，使用標(biāo)注的情緒標(biāo)簽來監(jiān)督模型的學(xué)習(xí)，從而使模型能夠?qū)W習(xí)到不同情緒狀態(tài)下的特征表示。在測試階段，通過將駕駛員的面部圖像輸入模型，可以得到預(yù)測的情緒狀態(tài)，從而判斷其是否出現(xiàn)疲勞或不安情緒。

對(duì)于生物特征數(shù)據(jù)，采用了循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）來處理時(shí)間序列數(shù)據(jù)。RNN可以捕捉到數(shù)據(jù)的時(shí)序關(guān)系，從而更準(zhǔn)確地判斷駕駛員的生理狀態(tài)。將心率和皮膚電導(dǎo)值輸入系統(tǒng)，通過RNN模型進(jìn)行訓(xùn)練和測試。模型可以學(xué)習(xí)到駕駛員在不同狀態(tài)下的生理指標(biāo)變化，從而預(yù)測其健康狀態(tài)[5]。

3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與討論

在實(shí)驗(yàn)中使用了200名駕駛員的數(shù)據(jù)，分別進(jìn)行了情緒狀態(tài)識(shí)別和生理狀態(tài)識(shí)別實(shí)驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)包括了不同情緒和健康狀態(tài)下的駕駛行為數(shù)據(jù)和生物特征數(shù)據(jù)。

3.3.1 情緒狀態(tài)識(shí)別實(shí)驗(yàn)

在情緒狀態(tài)識(shí)別實(shí)驗(yàn)中，構(gòu)建了基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的情緒識(shí)別模型。通過訓(xùn)練和測試，得到實(shí)驗(yàn)結(jié)果如表2所示。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果顯示，隨著訓(xùn)練輪數(shù)的增加，模型在訓(xùn)練集和測試集上的準(zhǔn)確率逐步提高，表明模型能夠有效地捕捉圖像特征并識(shí)別不同情緒狀態(tài)。

3.3.2 生理狀態(tài)識(shí)別實(shí)驗(yàn)

在生理狀態(tài)識(shí)別實(shí)驗(yàn)中，采用了基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）的模型，處理駕駛員的心率和皮膚電導(dǎo)值數(shù)據(jù)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果數(shù)據(jù)如表3所示。

實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，模型在大部分情況下能夠準(zhǔn)確預(yù)測駕駛員的生理狀態(tài)，同時(shí)在某些情況下也存在一定的誤判。

3.3.3 討論

實(shí)驗(yàn)結(jié)果反映了基于深度學(xué)習(xí)的駕駛員健康狀態(tài)識(shí)別方法的有效性和局限性。情緒狀態(tài)識(shí)別模型在訓(xùn)練后達(dá)到了較高的準(zhǔn)確率，能夠在一定程度上判斷駕駛員的情緒狀態(tài)。生理狀態(tài)識(shí)別模型也表現(xiàn)出了一定的預(yù)測能力，但在個(gè)別情況下可能存在誤判，這可能受到駕駛員個(gè)體差異和數(shù)據(jù)噪聲的影響。

4" "駕駛員安全評(píng)估模型構(gòu)建

4.1 駕駛行為特征的獲取

駕駛員安全評(píng)估的關(guān)鍵在于獲取準(zhǔn)確的駕駛行為特征，這些特征能夠反映駕駛員在道路上的操作和行為。為了獲取這些特征，需要依靠車載傳感器和行車記錄儀等設(shè)備，收集駕駛行為的數(shù)據(jù)。

常見的駕駛行為特征包括加速度、剎車、轉(zhuǎn)彎等。通過車載傳感器，可以實(shí)時(shí)地獲取車輛的加速度和剎車數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)能夠揭示駕駛員的駕駛習(xí)慣和反應(yīng)能力[6]。車輛的轉(zhuǎn)向角速度等信息也能反映駕駛員的操作行為。另外，全球定位系統(tǒng)（GPS）還能提供車輛的位置和速度等信息，有助于分析駕駛環(huán)境和路況對(duì)駕駛行為的影響。

4.2 基于機(jī)器學(xué)習(xí)的駕駛員安全評(píng)估模型

（1）數(shù)據(jù)劃分：將收集到的駕駛行為數(shù)據(jù)劃分為訓(xùn)練集和測試集，用于模型的訓(xùn)練和評(píng)估。

（2）特征選擇：在構(gòu)建模型之前，需要從提取的特征中選擇出對(duì)于安全評(píng)估具有較強(qiáng)影響力的特征?？梢允褂孟嚓P(guān)性分析方法進(jìn)行特征選擇。

（3）模型選擇與訓(xùn)練：根據(jù)問題的需求，選擇合適的機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行模型的構(gòu)建和訓(xùn)練。以決策樹為例，該算法能夠通過判定節(jié)點(diǎn)特征的分裂，將數(shù)據(jù)劃分為不同的類別。模型通過訓(xùn)練數(shù)據(jù)來學(xué)習(xí)決策規(guī)則，以便在測試數(shù)據(jù)上進(jìn)行預(yù)測。

（4）模型評(píng)估：使用測試集對(duì)構(gòu)建的模型進(jìn)行評(píng)估，計(jì)算準(zhǔn)確率、精確率、召回率等性能指標(biāo)，以衡量模型的效果。

（5）模型優(yōu)化：根據(jù)模型評(píng)估結(jié)果，對(duì)模型進(jìn)行調(diào)參和優(yōu)化，以提升模型的性能?？梢試L試不同的參數(shù)組合和特征集，找到最優(yōu)的模型配置。

通過以上步驟，基于機(jī)器學(xué)習(xí)的駕駛員安全評(píng)估模型能夠根據(jù)駕駛行為特征，判斷駕駛員的安全狀況和潛在風(fēng)險(xiǎn)。這種模型在實(shí)際駕駛場景中有著廣泛的應(yīng)用前景，可以用于駕駛員安全培訓(xùn)、駕駛行為監(jiān)控等方面，從而提升道路交通的安全性和效率。

5" "結(jié)束語

綜上所述，基于機(jī)器學(xué)習(xí)的駕駛員健康識(shí)別與安全評(píng)估方法在現(xiàn)代交通領(lǐng)域具有重要意義。通過深入挖掘駕駛行為特征和生物特征數(shù)據(jù)，構(gòu)建了準(zhǔn)確識(shí)別駕駛員情緒和健康狀態(tài)的模型，為提升道路交通安全水平提供了一種新的手段和方法。通過數(shù)據(jù)采集、預(yù)處理、模型構(gòu)建和優(yōu)化等環(huán)節(jié)，成功建立了整體框架，并在實(shí)驗(yàn)中取得了可喜的成果。然而，鑒于現(xiàn)實(shí)駕駛環(huán)境的復(fù)雜性和多樣性，需要進(jìn)一步優(yōu)化和升級(jí)，不斷提升模型的穩(wěn)定性和準(zhǔn)確性，以更好地為駕駛員和道路安全保駕護(hù)航。相信，在不斷創(chuàng)新的驅(qū)動(dòng)下，相關(guān)技術(shù)將為未來智能交通系統(tǒng)的建設(shè)和道路交通安全的可持續(xù)發(fā)展做出更大的貢獻(xiàn)。

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