王乐宁

（青岛理工大学 机械与汽车工程学院，山东 青岛 266520）

1 研究背景

交通运输部2019年交通运输行业发展统计公报显示，目前我国高速公路里程已达到14.96万km，居世界第一。随着越来越多的人选择高速公路出行，我国高速公路的事故率与死亡率居高不下。针对国内外高速公路事故原因分析[1]得知，造成交通事故的人为因素中驾驶员操作不当的案例尤为常见。其中更深层次的原因主要有两点。第一，驾驶员本身驾驶技术不高，规则意识淡薄，对于车辆在高速行驶情况下的应急处理能力低，容易造成因随意变道、激烈驾驶等而引发的交通事故。第二，车辆驾驶员特别是大型车辆驾驶员，工作压力大，休息时间短，容易造成因疲劳驾驶而引发的交通事故。

此外，根据相关数据统计，在各类事故死亡人数中，交通事故死亡人数所占比例为78.5%,已成为各种事故的“第一杀手”。其中，由于驾驶员疲劳驾驶造成的交通事故占事故总数20%左右,占特大交通事故的40%以上[2]。

因此，本文设计通过人工智能技术，对高速公路上具有潜在驾驶安全隐患的车辆驾驶员进行预警，以提高车辆驾驶员的安全驾驶意识，降低其安全驾驶风险。从而降低高速公路因驾驶员人为因素造成的交通事故发生率和人员伤亡率。

2 设计方案

2.1 总体构架

本系统将基于现有的高速公路摄像头、雷达、ETC门架等设备，对驶入高速公路车辆的行驶轨迹、速度变化进行数据采集，进一步采用人工智能方法分析处理，得出车辆行驶状态、驾驶员的驾驶状态，并采用加权的方式对车辆行为进行评分，进而对驾驶状态异常的车辆驾驶员进行提醒，从而达到降低交通事故发生率，减少人员伤亡的目的。……