随着道路交通的快速发展,人们利用汽车出行的频率越来越高,但同时也导致了交通事故的频发。车辆自动呼救系统（Automatic Crash Notification System,ACNS）是一种有效的事故后安全救援技术。在车辆发生碰撞事故后,ACNS能够及时主动向救援机构呼救,并向其报告事故位置等碰撞信息,从而减少事故伤亡率。但传统的ACNS只能识别车辆碰撞事故并对外呼救,却不能对事故中的伤员进行伤情预测。如果能够对碰撞事故中伤员的易受伤部位进行伤情预测,这对于救援机构制定有针对性的救援计划,提高救援效率,减少紧急医疗资源浪费,挽救更多人员的生命都至关重要。在车辆碰撞事故中,驾驶员是必然存在的因素,而驾驶员头部又是易受伤部位,且致死率较高,是导致驾驶员死亡的主要原因。因此,对驾驶员头部伤情预测算法和车辆远程呼救系统进行研究,具有重要意义。在建立驾驶员头部伤情预测算法时,首先统计了美国高速公路安全管理局发布的关于驾驶员的事故数据,并对影响驾驶员损伤程度的相关因素进行分析,然后基于Logistic回归和BP神经网络算法分别建立驾驶员头部伤情预测模型,通过对模型的敏感性、特异性分析,进而确定预测模型的预测准确度和最佳阈值,最后从不同角度对预测模型进行对比分析,确定最终的驾驶员头部伤情预测模型,并依据伤情预测模型建立驾驶员头部伤情预测算法。根据对驾驶员头部伤情预测模型输入变量及车辆远程呼救系统功能的需求分析,需要对车辆碰撞识别、车辆碰撞方向及安全气囊点火情况进行检测。首先基于加速度峰值法设计了车辆碰撞识别检测算法,进行50 km/h实车加速度采集试验,确定车辆碰撞识别阈值,然后以碰撞力的主方向为依据,设计了车辆碰撞方向识别算法,最后对车辆安全气囊点火信号的获取进行相应分析。针对车辆远程呼救系统的功能需求,首先对车载终端各硬件模块进行选型,并对各模块的接口和电路进行设计,包括加速度传感器、GPS模块、存储模块、4G通信模块,然后对车载终端各模块功能进行软件设计和功能实现,并将车辆碰撞识别算法融入到车载终端软件中,最后对监控平台的结构及显示界面进行设计,采取模块化的方法进行软件功能实现,并将驾驶员头部伤情预测算法和车辆碰撞方向识别算法编入监控平台软件中。根据台车碰撞试验数据和真实事故案例,对车载终端、监控平台及其相关算法的可靠性和准确性进行验证。验证结果表明:车载终端可以准确识别车辆碰撞且能够准确的将事故信息发送到监控平台,监控平台可以准确依据事故信息判断碰撞方向、预测驾驶员头部损伤程度,并将事故信息准确显示在监控平台界面上,具有较好的准确性和可靠性。