随着我国经济实力与科技水平的快速发展,国民经济水平不断提高。与此同时,人们对出行方式的选择也更加多样化,越来越多的人选择私家车作为日常生活中的代步方式。由于汽车数量的激增以及某些驾驶员的不当操作,道路交通问题层出不穷,带来的行车安全问题也愈发严重,给个人以及国家造成了巨大的财产损失。在交通事故中,驾驶员差错事故占比很大,对于安全驾驶,“驾驶员”所能起到的作用是十分重要的。为保证驾驶员操作的准确性、避免由驾驶员驾驶动作不规范所导致的交通事故,本文对一种基于惯性传感器模块的驾驶动作识别方法进行研究,从源头上规范驾驶员的行为动作,以达到安全驾驶的目的。通过对智能识别领域人体动作行为识别问题进行分析,运用因果图法、“5W1H”法分析了交通事故频发的主要因素,确定了驾驶员不规范行为是造成交通事故的最大诱因之一。以日常生活出行时驾驶员的驾驶动作为研究对象,建立人体动作分析框架,确定标准驾驶动作流程,运用Captiv可穿戴人体动作捕捉系统、人机功效分析系统、人因实验室模拟驾驶实验台进行实验并对初始数据进行采集。通过层次分析法计算关节运动要素权重后取重要运动关节进行分析,筛选出对驾驶质量影响较大的关键要素作为运动识别的主要影响因素,以提高识别效率并保证识别的准确度。在此基础上,将基于惯性传感器模块采集到的运动数据来识别人体运动的过程归纳为分类问题,在进行观测窗口分割与特征提取后选取特征值。通过K折交叉验证法进行模型调优,选用并验证使模型泛化性能最优的参数k值后,运用K最近邻分类算法对驾驶动作进行识别与检验。绘制样本数据的标准动作曲线和标准动作曲线上下限,随机输入一组待测样本后通过判定曲线确定待测动作是否为标准动作。在驾驶员做出驾驶动作后对其身体部位的动作是否标准进行检测与提示,通过对非标准动作的判定与警示,达到对操作者予以动作指导的目的。论文基于惯性传感器模块对驾驶员驾驶动作进行识别与检测的应用,对于规范驾驶员行为状态的应用具有一定的参考意义。