基于手环数据的愤怒驾驶行为实时检测方法

作者：牛世峰; 于士杰; 刘彦君; 马冲

来源：吉林大学学报（工学版）, 2023, 1-8.

DOI：10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20230184

• 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

愤怒情绪会严重影响驾驶人的行车安全，对愤怒驾驶行为进行检测和预警具有非常重要的意义。本文的研究目标是利用大众普遍使用的智能手环设计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 8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（LD）三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。

• 单位
  长安大学