基于驾驶行为特征指标的行车安全事件辨识方法研究开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着经济社会的快速发展和机动车保有量的持续增长，道路交通安全形势日益严峻，交通事故已成为人类生命财产安全的重大威胁。

近年来，随着智能交通系统（its）和车联网技术的快速发展，为交通安全管理提供了新的思路和方法。

驾驶行为是影响行车安全的重要因素之一，研究表明，90%以上的交通事故与驾驶行为密切相关。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，国内外学者在驾驶行为分析和行车安全事件辨识方面开展了大量研究工作，取得了一定的成果。

1. 国内研究现状

国内学者在驾驶行为分析方面，主要集中于驾驶行为的影响因素、驾驶行为评价模型、驾驶行为干预措施等方面的研究。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本选题的主要内容如下：
1.驾驶行为安全影响因素分析：分析驾驶行为与行车安全事件之间的关系，明确影响行车安全的主要驾驶行为因素，为驾驶行为特征指标的选取提供依据。

2.驾驶行为特征指标选取：根据驾驶行为安全影响因素分析结果，选取能够有效反映驾驶行为安全性的指标，并对指标进行量化处理，构建驾驶行为特征指标体系。

3.行车安全事件识别模型构建：采用机器学习等方法，构建基于驾驶行为特征指标的行车安全事件辨识模型。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用以下方法和步骤：
1.文献调研：通过查阅国内外相关文献，了解驾驶行为分析和行车安全事件辨识领域的最新研究成果、研究方法和技术路线，为本研究提供理论基础和方法指导。

2.数据收集与预处理：收集真实驾驶数据，例如车辆行驶数据、驾驶员操作数据、道路环境数据等。

对收集到的数据进行预处理，例如数据清洗、数据转换、特征提取等，为后续模型构建做好准备。

5. 研究的创新点

本研究的创新点在于：
1.构建了更加全面、科学的驾驶行为特征指标体系：本研究将结合国内外研究现状，以及实际驾驶场景中影响行车安全的关键因素，构建更加全面、科学的驾驶行为特征指标体系，用于更准确地评估驾驶行为的安全程度。

2.采用了先进的机器学习方法构建行车安全事件辨识模型：本研究将采用先进的机器学习方法，例如深度学习、集成学习等，构建行车安全事件辨识模型，以期提高模型的准确率和泛化能力。

3.将研究成果应用于实际场景：本研究将开发行车安全辅助系统，将研究成果应用于实际场景，为驾驶员提供安全预警和驾驶行为建议，以期有效降低行车安全风险。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

1.李静,张卫华,刘浩.驾驶行为与交通安全的关系研究综述[j].交通信息与安全,2019,37(04):120-126.

2.刘浩,李克强,陈龙,王聪,王殿海.驾驶行为安全水平评价方法研究综述[j].中国安全科学学报,2020,30(02):159-166.

3.马宏伟,荣建,王笑京,张晓东,曲仕茹,李亚静.基于驾驶行为的安全驾驶评价方法研究综述[j].汽车安全与节能学报,2020,11(01):100-112.