驾驶员行为检测与异常行为研究的国内外文献综述

驾驶员行为检测与异常行为研究的国内外文献综述摘要驾驶员异常行为是引发道路交通事故的核心诱因之一，疲劳驾驶、分心驾驶、激进驾驶等行为严重威胁行车安全。驾驶员行为检测技术通过感知驾驶员生理状态、肢体动作、车辆动力学参数及道路环境信息，实现对正常/异常驾驶行为的识别、预警与风险评估，是高级驾驶辅助系统（ADAS）、智能网联汽车、营运车辆安全监管的关键技术。本文梳理驾驶员行为检测领域国内外研究脉络，按照基于生理信号、机器视觉、车辆遥测数据、多模态融合四类技术路线总结现有成果，对比国内外研究侧重点，剖析当前研究难点，并展望未来发展方向，为后续相关研究提供文献基础与思路参考。

关键词：驾驶员行为检测；异常驾驶；疲劳与分心；机器视觉；多模态融合；ADAS一、引言据国内外道路安全统计数据，超过70%的道路交通事故与人的不安全驾驶行为直接相关，典型异常行为包含疲劳瞌睡、接打电话、抽烟、进食等分心行为，以及急加速、急刹车、频繁变道等激进驾驶行为。驾驶员行为检测本质是对驾驶员状态与操作时序特征的模式识别，早期研究以模拟驾驶实验、生理信号采集为主；随着传感器、深度学习、车载终端技术普及，基于视觉感知、车联网遥测数据的检测方案成为主流，无监督/半监督学习、大模型、联邦学习等方法逐步落地，着力解决真实路况下标注数据稀缺、光照遮挡、个体驾驶差异等难题。从研究体系来看，国外起步更早，依托自然驾驶数据集推动算法落地与产业化验证；国内研究紧跟智能汽车与交通强国建设需求，在轻量化模型、营运大车监管、复杂路况适配等方向成果丰富。但现有技术仍存在泛化性不足、复杂场景鲁棒性差、隐私与工程落地矛盾等问题。二、国外研究现状国外驾驶员行为检测研究自20世纪80年代起步，早期重点围绕生理信号检测疲劳开展实验研究；2000年后计算机视觉与车载传感兴起；近十年以深度学习、多模态融合、自然驾驶大数据为核心，同时重视数据集建设与标准化评估。2.1早期生理信号检测阶段早期学者主要利用脑电图EEG、眼电图EOG、心电图ECG、心率变异性HRV等生理指标表征疲劳状态。研究证实疲劳状态下人脑α、θ波功率上升，心率变异性显著下降，可量化驾驶员困倦程度，但该方案需要佩戴侵入式传感器，舒适度差，难以量产装车，仅适用于实验室模拟驾驶环境。2.2传统机器学习与车辆动力学检测阶段2010年前后，研究转向非接触式检测，大量学者基于车辆GPS、加速度、转向角等遥测数据，使用随机森林、GBDT、SVM等算法识别激进驾驶、异常加减速、危险换道等行为。Rodriguez等人率先基于车速、加速度时序特征构建激进驾驶识别模型；Satzoda和Trivedi融合车道信息与车辆传感数据，显著提升异常驾驶识别精度，奠定车端时序数据分析基础。SHRP2自然驾驶数据集被广泛使用，支撑大量实车验证研究。2.3深度学习与视觉检测、多模态融合阶段卷积神经网络CNN、循环神经网络LSTM被广泛用于车内视觉识别，识别打电话、闭眼、打哈欠等分心、疲劳行为。Tamas等基于改进VGG网络实现分心检测精度95.82%；Chirra使用CNN完成疲劳检测，准确率达96%。

时序建模方面，CNN-BiLSTM等混合网络兼顾图像空间特征与视频时序信息，适合识别连续驾驶动作。近年来，CLIP等视觉语言大模型被引入，实现零样本、少样本分心行为识别，降低对大量标注数据的依赖；同时联邦学习、自监督学习成为热点，解决车内图像数据隐私约束问题。

此外，国外研究注重系统工程落地，NHTSA等机构持续推进DMS驾驶员监测系统的法规与标准化，推动技术向量产乘用车普及。2.4国外研究特点总结研究周期长，基础实验体系完善，公共自然驾驶数据集丰富；算法创新与工程落地并行，偏向乘用车DMS产业化；重视评估指标标准化，关注模型在真实非受控路况下的泛化能力。三、国内研究现状国内相关研究自2010年左右快速发展，依托国内庞大的商用车、营运车安全监管需求，以及新能源智能汽车产业红利，成果集中在轻量化视觉算法、大车异常行为监测、复杂光照下的鲁棒检测、多源数据融合等方向。3.1机器视觉方向（主流）国内大量学者基于YOLO系列、Transformer改进模型，针对车内暗光、逆光、驾驶员遮挡、口罩等国内复杂场景优化。大量改进YOLOv5/v7/v8模型用于识别接打电话、抽烟、进食、闭眼、低头等危险行为，在保证识别精度的前提下降低模型参数量与推理延迟，适配车载边缘设备实时运算需求。例如DB-YOLOv7融合可分离卷积与注意力机制，对打电话、喝水等行为识别精度超96%，推理速度满足车端实时要求。

除目标检测外，头部姿态估计、眼部特征EAR（眼高宽比）、关键点时序跟踪广泛用于疲劳检测；针对夜间无可见光场景，红外图像检测方案研究较多。3.2车辆数据与营运车辆监管研究国内大量研究面向货运、客运、网约车等营运车辆，利用车载T-BOX、GPS、加速度数据识别急加速、急减速、长时间压线、超速等异常驾驶行为，结合大数据平台实现车队风险监管。国内学者常使用GBDT、LSTM处理车辆时序数据，部分研究引入半监督、无监督异常检测，解决真实场景下异常样本稀缺、标注成本高的痛点。3.3多模态融合与前沿探索单一视觉或车辆数据容易受干扰，多模态融合（视觉+车辆传感+生理可穿戴）成为国内近年热点。CNN结合BiLSTM、Transformer融合图像与车辆时序特征，进一步提升复杂工况识别稳定性。同时，国内也开始探索大模型、数字孪生、车路协同下的驾驶员风险预判，从“事后识别”向风险预判断升级。3.4国内研究特点总结需求导向强，重点面向营运大车安全监管、国产智能汽车DMS；算法侧重轻量化、嵌入式部署，适配国内复杂城市与乡村路况；公共高质量自然驾驶数据集相对不足，很多研究基于自制小规模数据集验证；技术转化速度快，很多成果落地于商用车监控平台。四、现有技术分类及优缺点对比4.1基于生理信号的检测原理：EEG、ECG、皮电、眼动等信号直接反映驾驶员身心状态。

优点：指标客观、对疲劳、困倦识别准确度高；

缺点：侵入式设备，实用性差，难以大规模装车，多用于实验室。4.2基于机器视觉的检测原理：车内摄像头采集图像/视频，识别面部、手部、肢体异常动作。

优点：非接触、成本低，可识别丰富分心行为，是DMS主流方案；

缺点：易受光照、遮挡、角度影响，对微小、隐性分心识别难度大。4.3基于车辆动力学遥测数据的检测原理：采集车速、加速度、转向、刹车、车道偏移等时序数据识别异常驾驶风格。

优点：无需车内摄像头，隐私性好，适合车队大规模监控；

缺点：只能间接推断驾驶员状态，无法识别打电话、闭眼这类行为。4.4多模态融合检测原理：融合视觉、车辆传感、生理、环境多源数据联合建模。

优点：鲁棒性最强，可同时识别疲劳、分心、激进驾驶，综合性能最优；

缺点：数据采集成本高、多源数据对齐难度大、模型复杂度高。五、当前研究存在的主要问题数据集短板：真实道路异常驾驶样本稀缺、标注成本高，很多数据集场景单一，模型易过拟合，跨场景泛化能力弱；复杂场景鲁棒性不足：逆光、夜间、强光、驾驶员佩戴口罩/帽子、多人乘车等工况下识别精度明显下滑；隐性异常识别困难：认知分心（走神、思考其他事情）无明显肢体动作，现有方法很难识别；隐私与工程落地矛盾：车内摄像涉及用户隐私，视觉DMS数据采集、存储存在合规压力；风险预判能力不足：多数研究聚焦“已经发生的异常行为识别”，对潜在风险提前预警、预判的研究相对偏少；个体差异问题：不同驾驶员驾驶风格差异大，固定阈值模型容易误报、漏报。六、未来研究展望弱监督/无监督、大模型与小样本学习：利用自监督、视觉语言大模型降低对标注数据依赖，解决真实场景样本不平衡问题；多模态融合与时序风险预测：融合视觉、车端数据、车路信息，构建时序预测模型，实现危险行为提前预警；轻量化边缘智能：面向车载芯片优化模型，在低算力设备上实现高精度实时检测；认知分心检测：结合眼动、脑信号、驾驶行为间接推断驾驶员注意力水平，识别隐性走神；隐私安全的检测框架：采用联邦学习、本地端推理，在不传输原始图像的前提下完成驾驶员监测；人机共驾场景适配：面向自动驾驶接管场景，检测驾驶员是否具备接管能力，支撑人机协同安全。七、结语驾驶员行为检测与异常识别是智能交通与自动驾驶领域的重要研究方向。国外研究起步早、数据集体系成熟，国内紧贴产业需求，在轻量化算法、营运车辆安全监测方面进展迅速。当前单一感知方案局限性明显，多模态融合、小样本学习、风险预判、隐私友好型智能监测将是未来核心方向。后续研究需要进一步补齐真实场景数据集短板，提升复杂工况鲁棒性，推动技术从实验室走向规模化落地，从被动识别升级为主动安全预警，降低人为因素导致的交通事故。参考文献（示例格式，可按需增删）[1]SatzodaRK,TrivediMM.Driverbehavioranalysisforsafedriving:Asurvey[J].IEEETransactionsonIntelligentTransportationSystems,2017.

[2]ShahverdyM,FathyM,BerangiR,etal.Driverbehaviordetectionandclassificationusingdeepconvolutionalneuralnetworks[J].ExpertSystemswithApplications,2020.

[3]李伟男，张建等。驾驶员驾驶特征辨识研究综述[J].汽车文摘，2025.

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