手机打车软件操作驾驶分心检测模型研究

• 作者: 党珊 唐智慧 朱翠翠 王志鹏
• 来源期刊: 交通运输工程与信息学报
• 学科: 交通运输
• 关键词: 驾驶分心 驾驶绩效 支持向量机 检测模型
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 页码范围: 9-14,31
• 页数: 7页
• 分类号: X914|U491
• 字数: 4235字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-4747.2018.01.002

摘要

为探寻操作手机打车软件时的驾驶分心识别方法,本文开展模拟驾驶实验,采集了驾驶员在不同驾驶状态下的驾驶行为参数,通过对参数的统计分析,确立分心检测参数集.采用支持向量机分类算法理论构建基于驾驶绩效的分心检测模型,并利用实验数据验证模型的有效性.结果表明:该模型对驾驶员视觉分心驾驶行为检测率最高,正常驾驶行为次之,对认知分心驾驶行为的检测能力最弱,模型的平均检测正确率为86.67％,检测效果较好,可用于驾驶分心检测.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	唐智慧	西南交通大学交通运输与物流学院	23	218	9.0	14.0
2	王志鹏	西南交通大学交通运输与物流学院	2	2	1.0	1.0
3	党珊	西南交通大学交通运输与物流学院	2	5	1.0	2.0
4	朱翠翠		2	1	1.0	1.0