本文从图（graph）的角度出发，提出基于车载传感器时空图卷积的驾驶行为识别模型.首先，通过挖掘传感器间的关联性构建传感器的图结构；其次，基于时间信息融合策略的不同，提出基于LSTM的层级时空图卷积网络（H-STGCN）和修正的时空图卷积网络（M-STGCN），用于捕捉传感器的时空相关性进行驾驶行为识别；最后，在公开的2个驾驶行为数据集上进行实验，结果表明H-STGCN模型的识别效果优于现有方法.
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