【摘 要】
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我国的机动车保有量不断增加,道路交通安全问题也日益凸显,交通事故造成了巨大的人员伤亡和财产损失,而驾驶员因素是引起交通事故的主要原因,这就使得对驾驶行为的有效监测变得十分有意义。当前,对于驾驶行为的监测主要通过视频图像采集,或在驾驶操纵装置上安装传感器采集数据,或使用OBD（On Board Diagnostics,OBD）接口采集数据等来进行研究,车载设备安装较为复杂,适用性低,同时驾驶员隐私有
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我国的机动车保有量不断增加,道路交通安全问题也日益凸显,交通事故造成了巨大的人员伤亡和财产损失,而驾驶员因素是引起交通事故的主要原因,这就使得对驾驶行为的有效监测变得十分有意义。当前,对于驾驶行为的监测主要通过视频图像采集,或在驾驶操纵装置上安装传感器采集数据,或使用OBD（On Board Diagnostics,OBD）接口采集数据等来进行研究,车载设备安装较为复杂,适用性低,同时驾驶员隐私有泄露的风险。本文设计了一种基于STM32的双MCU（Micro Control Unit,MCU）驾驶行为监测系统,分为了车载硬件终端和后台管理系统两个部分。通过采集惯性传感器数据,在终端完成对驾驶行为的识别判断,并对驾驶行为发生时的时间、定位等信息进行保存。使用4G将终端识别到的驾驶行为数据发送给后台管理系统,实现驾驶行为的统一管理。针对惯性传感器数据进行了坐标映射和滤波算法设计,对急加速、急减速、急左转、急右转四种典型激烈驾驶操作行为及疲劳驾驶行为进行了特征分析,通过改进多轴加权融合（Multi-Axis Weighted Fusion,MAWF）算法对驾驶操作行为数据集进行扩充。考虑到车载终端数据处理的实时性,采用阈值判断与分类算法结合的方法来实现驾驶操作行为的识别判断;通过分析车辆不同状态下的惯性数据特征,选用基于阈值的方法实现车辆状态判断,进而对疲劳驾驶做出识别。经过试验验证,本系统运行稳定可靠、部署方便、适用性强。能广泛应用于驾驶行为监测中,具有很好的工程应用价值,对于实现驾驶行为的有效监测,维护道路交通安全具有很重要的意义。
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