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为了实现对驾驶行为险态的有效辨识,以实时采集的多源信息为依据,通过融合驾驶人心率变化率及违法行为将驾驶行为险态分为4级。采用马尔科夫毯特征抽取算法提取出速度、纵向加速度、前轮转角变化率、车道偏离量以及车辆位置作为构建驾驶行为险态辨识的特征集,基于隐朴素贝叶斯（HNB）构建驾驶行为险态辨识模型。十折交叉验证结果表明,该模型的辨识精度（90.6%）比朴素贝叶斯（NB）、贝叶斯网络（BN）及径向基函数（RBF）神经网络分别提高14.1%、13.9%和13%。此外,ROC曲线验证结果表明该模型对不同险态等级都具有