王广川

(中冶(贵州)建设投资发展有限公司 贵阳市 550000)

0 引言

交通安全是社会管理领域的重要组成部分[1]，90%的交通事故是由驾驶员的冒险行为造成的。速度是交通安全中最重要的因素之一，因为高速会增加撞车风险和更严重的伤害[2]。在本研究中，驾驶风险的状态是减速区内的行为，容易造成不良后果。车辆运动的参数通常是车速、加速度和车辆轨迹[3]。可以通过观察车辆运动参数来识别驾驶风险。检测模型的准确性是一个关键因素[4]。因此，建立一个高精度的神经网络模型来识别驾驶风险。基于广义回归神经网络模型对高速公路减速区驾驶风险检测进行研究，旨在降低事故发生率，保障驾驶员安全。

1 驾驶风险的影响因素分析

现有研究表明，影响驾驶员驾驶能力的主要因素有三个：

(1)疲劳导致驾驶员身体机能失衡。

(2)由于外界因素的干扰，分心驾驶使司机很难集中注意力。

(3)驾驶员受到暂时性伤害，如驾驶员实际工作能力下降，药物和酒精的副作用。

车辆在减速区的状态是驾驶员操纵车辆情况的具体表现，它可以确定驾驶员是否处于危险状态。驾驶员在危险情况下的一个重要特征是操作车辆的反应时间增加。处于危险驾驶条件下的驾驶员通常会对突然的速度制动做出反应，以降低车辆的速度。此外，当车辆行驶通过减速区时，如果没有低于规定速度，这也是危险的驾驶状态。因此，通过车辆运动参数来检测驾驶员的状态是有效的。……