由于疲劳昏昏欲睡和分心而导致的危险驾驶是交通事故的主要原因,造成了重大的人员伤亡和经济损失,正在成为世界范围内日益严重的问题。因此,迫切需要通过准确检测危险驾驶行为和生成实时警报的系统来解决这一问题。在观察到各种危险驾驶行为会引起对声源信号作出响应的声学特征的启发下,本文提出了基于声学的危险驾驶检测系统。该系统准确地检测危险的驾驶行为,并使用现成的智能手机生成实时警报。与最先进的系统相比,本文不需要专用传感器,只需要使用智能手机内置的扬声器和麦克风。具体来说,该系统能够准确地识别头部运动和方向盘的转向模式,如头部点头、打哈欠和方向盘的突然调整并且能够识别不同驾驶员的头部运动和方向盘转向模式,且只需要少量的训练,本文的主要工作如下:1.我们提出并设计了一个危险驾驶动作检测系统,该系统不需要使用额外的专用传感器,市场上使用的普通商用智能手机即可满足系统的要求,该系统克服了基于视觉的危险驾驶检测系统在低照度下性能降低和基于车载摄像头方案会对车内的司机和乘客的隐私造成侵犯等问题。据我们所知,我们是第一个利用声学回声检测的危险驾驶行为的系统。2.通过观察,危险驾驶行为的本质特征可以表现为头部和手的运动模式,我们利用驾驶员头部和手的运动特征共同确定危险驾驶动作,我们在本文中重点分类了五种危险驾驶动作包括点头,打哈欠,左顾右盼,手离开方向盘,异常的操作方向盘,我们提取了细粒度的特征,并使用DTW算法检测这些工作,最后提出两状态处理模型,分别处理疲劳驾驶和分心驾驶。3.为了对该系统进行测试,我们在模拟和真实的驾驶环境中进行了广泛的实验来测试算法的鲁棒性和准确率,整个系统分为数据收集模块和后台算法执行模块两个部分,可以有效验证算法的正确性。