分心驾驶行为的识别技术及干预策略研究

一、引言

随着车载信息娱乐系统（IVI）的普及与移动设备的深度渗透，驾驶员注意力分散问题日益严峻。世界卫生组织（WHO）统计显示，全球每年因分心驾驶导致的交通事故死亡人数超 130 万，占道路交通死亡总数的 23% ；中国公安部交通管理局数据显示，2023 年分心驾驶相关事故占比达 26.7% ，较 2019 年上升 11.2 个百分点，已成为继超速、酒驾后的第三大事故诱因。分心驾驶的核心特征在于驾驶员将注意力从驾驶任务转移至次要活动（如接打电话、操作导航、与乘客交谈等），导致反应时间延长、车道保持能力下降及碰撞风险显著增加。现有研究多聚焦单一技术手段的识别精度提升，但缺乏对多技术融合与全链条干预策略的系统性探讨。本文从技术识别与干预策略双维度展开研究，旨在构建“感知-决策-执行”闭环治理框架，为降低分心驾驶事故率提供可操作方案[1]。

二、分心驾驶行为识别技术进展

（一）基于计算机视觉的识别技术

计算机视觉技术通过非接触式监测驾驶员面部、眼部及手部动作，实现分心行为的实时感知与分类。其核心原理包括面部表情分析、眼球追踪及手部动作识别：面部表情分析利用卷积神经网络（CNN）提取面部 68个关键点，结合长短期记忆网络（LSTM）分析眨眼频率、打哈欠幅度等时序特征，可识别疲劳分心，但易受光照变化干扰；眼球追踪技术基于瞳孔-角膜反射原理，通过红外摄像头捕捉眼球运动轨迹，计算注视点偏离道路中心线的角度与持续时间，对查看手机等行为的识别延迟低于 300ms ；手部动作识别结合 YOLOv8 目标检测与 OpenPose 骨架提取算法，定位手部位置并识别操作动作（如握持手机、调节空调等），在模拟驾驶实验中准确率达 89.3% 。该技术优势在于直观性强、成本低，但依赖摄像头安装位置与光照条件，夜间或强光场景下性能下降显著[2]。

（二）基于传感器融合的识别技术

传感器融合技术通过整合车载传感器（如方向盘转角传感器、踏板压力传感器、车速传感器）与可穿戴设备（如智能手表、心率带），从车辆运动状态与驾驶员生理信号间接推断分心行为。其核心逻辑在于：分心驾驶会导致驾驶员对车辆控制的精细度下降，表现为方向盘微调频率降低、油门/刹车踏板操作迟滞等。例如，当方向盘修正频率低于 0.5Hz 且车速波动超过 ±5km/h 时，系统可判定为分心状态；同时，智能手表采集的心率变异性（HRV）与皮肤电活动（EDA）数据可辅助验证分心程度，实验表明，接打电话时驾驶员 HRV 降低 23% ，EDA 升高 41% 。该技术优势在于不受光照条件限制，可全天候工作，但依赖传感器精度与数据同步性，且无法直接识别分心行为类型（如操作手机或与乘客交谈）[3]。

（三）基于多模态融合的识别技术

多模态融合技术通过整合计算机视觉、传感器数据及环境信息（如道路类型、交通流量），构建分层识别模型，提升复杂场景下的鲁棒性。其典型架构包括数据层融合、特征层融合与决策层融合：数据层融合直接拼接多源数据，但易受噪声干扰；特征层融合通过深度学习提取视觉、传感器及环境特征的共享表示，例如，使用 3D-CNN 提取驾驶员动作的时空特征，结合 LSTM 分析车辆运动时序数据，再通过注意力机制融合道路拥堵指数等环境变量，实验表明该模型在复杂路况下的识别准确率达 94.2% ；决策层融合则通过 D-S 证据理论或贝叶斯网络融合各模态的独立决策结果，降低单一模态的误判风险。该技术优势在于可适应光照变化、遮挡等复杂场景，但需解决多源数据的时间对齐与计算资源消耗问题。

三、分心驾驶行为干预策略实施路径

（一）预防性干预策略

预防性干预策略旨在通过设计优化与教育引导，从源头减少分心行为的发生。设计优化包括：车载系统界面简化，限制非驾驶相关功能（如社交媒体、视频播放）在行驶中的访问权限；语音交互优先，通过自然语言处理（NLP）技术实现导航、音乐等功能的语音控制，减少手动操作；可穿戴设备联动，当驾驶员接近车辆时，智能手表自动切换至驾驶模式，屏蔽来电与通知[4]。教育引导方面，可通过驾驶培训课程增加分心驾驶危害模块，利用虚拟现实（VR）技术模拟分心驾驶事故场景，增强驾驶员的风险感知能力；同时，保险公司可推出“安全驾驶积分”计划，对无分心驾驶记录的用户给予保费折扣，形成正向激励。

（二）实时性干预策略

实时性干预策略通过车载系统或道路基础设施，在分心行为发生时立即发出警告或辅助控制。轻度分心时，系统可通过视觉（仪表盘警示灯）、听觉（蜂鸣声）或触觉（座椅震动）提示驾驶员恢复注意力；中度分心时，自动激活车道保持辅助（LKA）与自适应巡航（ACC）系统，减轻驾驶员操作负担；重度分心时，系统可强制接管车辆控制权，例如，特斯拉 Autopilot在检测到驾驶员未响应提示时，会逐步减速并靠边停车。此外，车路协同（V2X）技术可扩展干预范围，当路边单元（RSU）检测到车辆行驶轨迹异常时，通过 DSRC 或 5G 通信向驾驶员发送实时警告，实验表明该技术可使分心驾驶事故率降低 37%^[5] 。

（三）事后性干预策略

事后性干预策略通过事故数据分析与法律追责，强化分心驾驶的威慑效应。数据记录方面，车载事件数据记录系统（EDR）可存储分心行为发生前 30 秒的车辆速度、方向盘转角、踏板状态等数据，为事故责任认定提供客观依据；同时，保险公司可利用车载传感器数据构建用户风险画像，对高频分心驾驶用户提高保费或拒绝承保。法律追责方面，需完善分心驾驶的立法与执法标准，例如，明确接打电话、操作手机等具体行为的处罚细则，推广电子警察抓拍与驾驶员状态监测摄像头（DMS）的联动执法，形成“技术监测-法律处罚-保险调整”的闭环治理机制[1]。

四、总结

当前分心驾驶治理仍面临三大挑战：其一，复杂场景适应性不足，现有技术对夜间、雨雪天气或遮挡场景的识别准确率下降超 15% ；其二，个性化干预缺失，未考虑驾驶员年龄、驾驶习惯等个体差异对干预效果的影响；其三，跨领域协同不足，车企、科技公司、保险公司与交通管理部门的数据共享机制尚未建立，限制了技术迭代与政策落地的效率。未来研究需聚焦以下方向：一是开发轻量化多模态融合算法，降低计算资源消耗，提升实时性；二是构建驾驶员行为数据库，通过联邦学习技术实现隐私保护下的数据共享与模型优化；三是推动政策法规完善，明确分心驾驶的数据采集、存储与使用规范，为技术规模化应用提供法律保障。通过技术、政策与社会的协同创新，分心驾驶治理有望向“零事故”目标迈进，为全球道路交通安全提供中国方案

参考文献

[1]陶成昊. 基于深度学习的分心驾驶行为识别[D]. 中国人民公安大学,2024.

[2]王恺丽. 跟驰状态下认知分心驾驶行为识别方法[D]. 山东理工大学,2024.

[3]王敬. 基于深度学习的分心驾驶识别关键技术研究与应用[D]. 中国科学技术大学, 2023.

[4]易永梅. 基于计算机视觉的塔机司机驾驶行为监测系统研究[D]. 合肥工业大学, 2023.

[5]盖姣云. 基于人因数据及车辆运行信息的认知分心驾驶状态识别及预警[D]. 山东理工大学, 2021.

[6]王婧雯. 机动车驾驶人典型不良驾驶行为分析及干预方法研究[D].合肥工业大学, 2020.