【摘 要】
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在驾驶员-车辆-道路环境组成的闭环系统中,引发交通事故的因素有很多种,其中驾驶分心是主要诱因,驾驶分心造成人员伤亡的数量逐年增长,驾驶分心是亟待解决的交通安全问题。目前驾驶分心识别模型仍然存在以下几点不足:分心识别效果差、模型准确率低、不同场景低适用性和少量网络结构层数。因此,急需对不同场景下驾驶员的驾驶分心特性进行剖析并改善驾驶分心模型的识别准确率及效果,增加网络结构层数和提高不同场景中的适用性
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在驾驶员-车辆-道路环境组成的闭环系统中,引发交通事故的因素有很多种,其中驾驶分心是主要诱因,驾驶分心造成人员伤亡的数量逐年增长,驾驶分心是亟待解决的交通安全问题。目前驾驶分心识别模型仍然存在以下几点不足:分心识别效果差、模型准确率低、不同场景低适用性和少量网络结构层数。因此,急需对不同场景下驾驶员的驾驶分心特性进行剖析并改善驾驶分心模型的识别准确率及效果,增加网络结构层数和提高不同场景中的适用性。本文从视觉分心和认知分心这两类驾驶分心展开研究。主要的研究内容包括以下几个方面:（1）驾驶分心实验场景设计。基于仿真软件SILAB构建驾驶分心实验城市场景,在城市场景中设置数字计数牌认知分心次任务和颜色宫格视觉分心次任务,招募驾驶员进行驾驶分心模拟实验,利用D-LAB采集仪对驾驶驾驶分心绩效和眼动指标进行采集,后续对数据进行标准化处理及标记分心分类标签,为驾驶分心识别模型的构建提供数据支持。（2）驾驶员分心特性分析。划分跟驰场景、前方碰撞事故场景和换道场景作为数据采集场景。设置分心次任务的类型和难度后将被试人员按照行车里程数和驾龄高低进行分组。使用独立样本T检验针对不同场景下的驾驶分心特性进行分析,获得驾驶员的视觉分心特性及认知分心特性。（3）基于深度学习LSTM-PEEPHOLE构建驾驶分心识别模型及模型优化验证。针对不同场景下驾驶员的视觉分心特性及认知分心特性,利用Python接口的深度学习框架Tensorflow编入LSTM和LSTM-PEEPHOLE代码构建了单向五层的驾驶员分心状态识别模型,进行自动提取和分类分心特征,后续对识别模型进行优化训练并保存模型参数,选取测试集样本进行模型泛化性能对比验证。研究结论:基于深度学习LTSM-PEEPHOLE构建的驾驶分心识别模型拓展了网络模型的结构层数,对实验中驾驶员的认知和视觉分心行为具有精准的识别效果,适用于城市道路中的跟驰场景、前方碰撞事故场景和换道场景,模型精确度可以稳定达到99%,且模型性能优于其它识别模型,可用于驾驶分心预警系统的设计和研究中。
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