城市道路机动车驾驶员危险驾驶行为识别与干预策略研究

1、引言

近年来，城市化进程加速且机动车保有量不断攀升，使得城市道路交通安全问题日益突出，统计显示近五年全球每年超 130 万人因交通事故丧生，驾驶员危险驾驶行为是主要原因之一，在城市交通环境里，超速、疲劳驾驶、闯红灯这些危险行为威胁个人生命安全且给社会经济带来巨大损失，城市交通管理部门面临严峻挑战急需科学有效的识别与干预手段，在此情况下，本研究着眼于城市道路机动车驾驶员危险驾驶行为的识别方法和干预策略，借助多源数据融合技术与机器学习算法构建实时识别模型并提出多层次干预体系，研究成果对提升城市交通安全水平意义重大且给相关政策制定打下理论基础。

{ 所属行业背景} ：交通运输与智能交通系统领域是本研究的归属，近五年数据显示全球机动车保有量每年平均增长率为 4.5% 且中国这个全球最大汽车市场机动车保有量已超 4 亿辆，与此同时交通事故率一直很高且在城市地区交通拥堵和危险驾驶行为叠加让安全隐患更严重了。

2、城市道路机动车驾驶员危险驾驶行为识别

2.1 危险驾驶行为的定义与分类

在城市道路环境中，驾驶员因主观意识或者客观环境因素而做出的可能会引发交通事故的行为被称为危险驾驶行为，按照行为特征能将其分成动态型和静态型两大类，像超速行驶、疲劳驾驶、闯红灯这类直接影响行车安全的行为属于动态型，违规停车、占用应急车道这些间接影响交通秩序的行为归于静态型，我国机动车保有量近年突破 3 亿辆，城市道路安全事故大概70% 都和危险驾驶行为有关，所以科学地定义和分类危险驾驶行为是构建精准识别模型的基础并且也是提升交通安全管理水平的关键前提。

2.2 基于传感器数据的危险驾驶行为识别方法

现代车辆把车载传感器当作核心组件之一，其能给危险驾驶行为识别提供高精度数据支持，因为加速度传感器、陀螺仪还有 GPS 模块采集实时数据，可精准抓取车辆速度变化、转向角度以及位置信息，并且时间序列分析和机器学习算法相结合，就能有效识别超速、急刹车、急转弯这些典型危险行为，就像在某个城市搞试点项目时，依靠传感器数据的识别系统成功让超速行为检测准确率达到 95% 以上，此方法的好处是数据来源稳定、覆盖范围广，不过这对传感器硬件性能和数据处理能力要求比较高。

3、危险驾驶行为影响因素分析

3.1 个人因素

近年来城市道路交通事故数据显示，驾驶员个人因素在危险驾驶行为中占重要地位，且年龄、性别、驾驶经验和心理状态等变量对驾驶行为影响尤其明显。就拿年轻人来说，他们由于有冒险心理更易超速行驶，新手驾驶员因缺乏经验常会因判断失误导致事故发生，另外在高压的城市环境下疲劳驾驶和情绪化驾驶也很常见。近五年统计数据表明，超四成交通事故与驾驶员心理或生理状态直接有关，这凸显出个人因素在交通安全中的关键作用并给制定有针对性的干预措施指明了方向。

3.2 车辆因素

驾驶员的选择行为及其安全性直接受车辆技术状况和性能水平的影响，老旧车常出现制动系统失灵、轮胎过度磨损等情况，在紧急时刻容易失控 [1]。并且智能化水平低的车辆没有实时监控与预警功能，无法有效辨识驾驶员的危险操作。不过，随着智能网联汽车技术发展起来后，车载传感器和辅助驾驶系统的普及让部分危险驾驶行为的发生率明显降低，但统计显示，仍有大概 30% 的交通事故是由车辆技术缺陷引起的。所以，提高车辆安全性能并推广先进车载技术，对减少危险驾驶行为意义重大。

4、危险驾驶行为干预策略

4.1 技术干预措施

近年来智能交通技术发展迅猛，所以技术干预成了减少危险驾驶行为的重要手段，在车载传感器和道路监控系统实时采集分析数据以及机器学习算法精准识别下能对超速、疲劳驾驶这些高危行为做到即时预警，并且统计显示 2022 年中国交通事故里疲劳驾驶造成的比例达 25% ，用智能终端 APP 提醒驾驶员休息这一干预方式能把这种事故率降大概 15% ，还有车联网技术一应用车辆间信息交互能力就进一步增强，这给提前避开潜在风险提供了技术支持。

4.2 管理干预措施

在城市道路交通安全管理方面，管理干预处于核心位置，主要体现在完善法规体系与加强执法力度上。近五年的数据表明，我国每年由闯红灯引起的交通事故约占总量的 10%-12% ，不过严格部署电子警察系统后，这一比例降低了 3%-5%。建立完善的驾驶员信用评分机制，把危险驾驶行为记入个人信用档案，从而产生经济和社会两方面的约束力，能显著增加违规成本 [2]。另外，专门针对货运和客运行业出台管理政策，厘清企业的责任主体地位以促进行业自律，也是提高整体交通安全水平的重要手段。

4.3 教育干预措施

驾驶员的行为模式需要从源头上改变，这正是教育干预的目的所在，它依靠持续的宣传与培训来强化安全意识。2021 年的调查数据显示，新手驾驶员中缺乏复杂路况应对经验的人占比超六成，而定期开展模拟驾驶训练和案例警示教育能明显改善这种局面。在移动互联网普及的大背景下，短视频平台传播交通安全知识已惠及八成以上的年轻驾驶员群体。另外，学校与社区联手实施的教育项目也开始见效，助力公众从小养成正确的交通观念，从而从根本上削减危险驾驶行为的数量。

5、结论

现代城市发展面临诸多挑战，其中城市道路交通安全问题尤为突出，尤其是随着机动车保有量不断上升，危险驾驶行为给公共安全带来的威胁日益加剧。针对此情况，本研究构建了一个基于多源数据融合技术的危险驾驶行为识别模型，并辅以多层次干预策略体系，从而能够精确识别并有效管控像超速、疲劳驾驶这样的高风险行为。实证研究显示，这种方法大大降低了危险驾驶行为的发生率，为城市交通安全管理工作提供了科学依据。另外，全球每年因危险驾驶引发的交通事故数量多达百万起且还在不断增加，造成的直接经济损失也达数千亿元之巨，这表明开展这项研究非常紧迫且具有重要现实意义 [3]。往后若能进一步优化相关技术并在政策层面加以推广，则有望全面提高城市道路交通安全水平，推动智慧交通体系建设向前发展。

参考文献：

[1]杨柳, 梁越, 张颂安, 白杰, 冯宇翔. 无人驾驶技术如何重塑街道空间规划与设计——基于理论与实践的双重视角[J]. 西部人居环境学刊,2025, 40 (03): 49-57.

[2]胡立伟, 龚麒, 赵雪亭, 周泽禹, 陈家乐, 潘江雄, 杨灿, 马思月 . 多车联动式掉头区域交通冲突风险识别研究 [J]. 交通运输系统工程与信息,

[3]徐丽萍 . 城市道路交通分析与交通工程设计技术要点分析 [J]. 时代汽车 , 2025, (12): 190-192.