導(dǎo)語(yǔ)：2023年8月18日，由公安部道路交通安全研究中心、中國(guó)道路交通安全協(xié)會(huì)聯(lián)合開(kāi)展了2024年中國(guó)道路交通安全創(chuàng)新與合作大會(huì)(以下簡(jiǎn)稱(chēng)“創(chuàng)新與合作大會(huì)”)論文征集工作。言究社特此推出創(chuàng)新與合作大會(huì)優(yōu)秀論文專(zhuān)題展播，集中展示各位行業(yè)優(yōu)秀工作者在進(jìn)一步提升交通安全管理水平，促進(jìn)交通安全事業(yè)可持續(xù)發(fā)展工作中涌現(xiàn)出的新技術(shù)、新理念，歡迎大家持續(xù)關(guān)注！本期為大家推送的是山東省公安廳交通管理局崔維國(guó)分享的《基于多源數(shù)據(jù)省市一體高速公路全車(chē)型疲勞駕駛監(jiān)測(cè)預(yù)警干預(yù)模型研究》。

疲勞駕駛會(huì)影響駕駛?cè)说姆磻?yīng)速度、注意力和判斷能力，據(jù)統(tǒng)計(jì)，我國(guó)每年因疲勞駕駛直接引發(fā)的道路交通事故占全國(guó)交通事故總量的21%，疲勞駕駛事故死亡率高達(dá)83%，可見(jiàn)，疲勞駕駛是造成群死群傷交通事故的重要因素之一。本文以山東省為例，從多源數(shù)據(jù)匯聚分析、分級(jí)分類(lèi)模型構(gòu)建、模型數(shù)據(jù)處理判定流程、干預(yù)措施和結(jié)果處理四個(gè)方面對(duì)省市一體高速公路全車(chē)型疲勞駕駛監(jiān)測(cè)預(yù)警展開(kāi)研究，建立了2個(gè)大類(lèi)、4個(gè)等級(jí)的8個(gè)模型，對(duì)多源數(shù)據(jù)碰撞進(jìn)行分析，以實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確識(shí)別高速公路全車(chē)型的疲勞駕駛行為，供參考。

一、疲勞駕駛行為檢測(cè)方法的相關(guān)研究

徐松等在《疲勞駕駛檢測(cè)技術(shù)研究綜述》一文中提出，疲勞駕駛的檢測(cè)方法包括自我評(píng)價(jià)、反饋應(yīng)答、面部視頻專(zhuān)家分析法的主觀評(píng)價(jià)和基于生理信息、操控行為、行車(chē)狀態(tài)、機(jī)器視覺(jué)、多源信息融合的客觀度量方法。法比奧等在《基于機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的駕駛員分心實(shí)時(shí)檢測(cè)系統(tǒng)》中對(duì)疲勞駕駛行為的檢測(cè)方法進(jìn)行了詳細(xì)介紹，其中，基于生理信息的檢測(cè)是使用生理傳感器實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)駕駛?cè)说纳頎顟B(tài)，如心率監(jiān)測(cè)器、腦電圖儀等；基于行車(chē)狀態(tài)的檢測(cè)信息包括車(chē)輛變道、方向盤(pán)轉(zhuǎn)動(dòng)幅度以及車(chē)輛的動(dòng)態(tài)信息；基于機(jī)器學(xué)習(xí)的檢測(cè)是通過(guò)攝像頭監(jiān)測(cè)駕駛?cè)说拿娌勘砬椤⒀劬顟B(tài)，提取出與疲勞相關(guān)的特征，如眼睛閉合時(shí)間、眨眼頻率等。黃淑兵等在《基于卡口行車(chē)軌跡的疲勞駕駛車(chē)輛分析算法研究》中提出一種基于卡口行車(chē)軌跡的疲勞駕駛車(chē)輛分析算法，從全國(guó)機(jī)動(dòng)車(chē)行駛軌跡庫(kù)中抽取目標(biāo)車(chē)輛的歷史通行軌跡記錄，經(jīng)計(jì)算提取經(jīng)常疲勞駕駛線路集合以及疲勞駕駛違法行為的高發(fā)點(diǎn)位。牛毅等在《基于數(shù)據(jù)挖掘的高速公路貨車(chē)交通事故影響因素關(guān)聯(lián)分析研究》中針對(duì)高速公路的貨車(chē)交通事故數(shù)據(jù)，利用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析法、Apriori關(guān)聯(lián)算法和可視化分析等技術(shù)對(duì)發(fā)生時(shí)間、事故形態(tài)、事故地點(diǎn)（樁號(hào)）和事故原因等因素深層次分析。崔晉皓等在《基于人眼特征的疲勞駕駛狀態(tài)檢測(cè)方法》中提出了一種基于人眼特征的駕駛疲勞狀態(tài)檢測(cè)方法，借助實(shí)時(shí)眨眼檢測(cè)算法及數(shù)據(jù)分類(lèi)方法分析了眼部特征，通過(guò)實(shí)車(chē)試驗(yàn)采集了多種駕駛疲勞狀態(tài)檢測(cè)的常用指標(biāo)，并對(duì)比分析了各指標(biāo)與駕駛?cè)似诔潭鹊南嚓P(guān)性。張博熠等在《基于眼嘴狀態(tài)識(shí)別網(wǎng)絡(luò)的疲勞駕駛檢測(cè)》中提出了一種結(jié)合多特征融合與狀態(tài)識(shí)別網(wǎng)絡(luò)的疲勞駕駛檢測(cè)方法，識(shí)別眼嘴狀態(tài)，并對(duì)雙眼開(kāi)合狀態(tài)和嘴部是否哈欠進(jìn)行識(shí)別。

綜上所述，目前國(guó)內(nèi)外對(duì)疲勞駕駛的客觀監(jiān)測(cè)方法主要分為三種：第一種需要駕駛?cè)伺宕髟O(shè)備測(cè)量其生理特征，如腦電信號(hào)、心電信號(hào)、脈搏等，這種方法檢測(cè)疲勞駕駛準(zhǔn)確度高，但是成本高且有可能影響駕駛；第二種依賴于圖像檢測(cè)，檢測(cè)駕駛?cè)说难蹌?dòng)特征、瞳孔大小、眨眼頻率等，這種檢測(cè)方法受周?chē)h(huán)境和攝像頭位置影響較大；第三種通過(guò)提取車(chē)輛的運(yùn)行狀態(tài)，包括時(shí)間、地點(diǎn)、車(chē)速、轉(zhuǎn)彎等數(shù)據(jù)，生成用于疲勞駕駛的模型。然而，疲勞駕駛是一個(gè)動(dòng)態(tài)累計(jì)的過(guò)程，其取證、認(rèn)定、查處都具有較高的難度，與普通違法行為不同的是，單個(gè)地市無(wú)法通過(guò)傳統(tǒng)的斷面式取證設(shè)備以及轄區(qū)自身數(shù)據(jù)進(jìn)行有效監(jiān)測(cè)，這給交通管理帶來(lái)了巨大困擾。當(dāng)前疲勞駕駛行為分析一般只針對(duì)安裝了行駛記錄儀的12噸以上大貨車(chē)，未延伸到其他車(chē)型的監(jiān)測(cè)預(yù)警。加強(qiáng)對(duì)疲勞駕駛檢測(cè)是保障交通安全、降低事故風(fēng)險(xiǎn)、提升駕駛?cè)斯ぷ髻|(zhì)量等多方面的重要舉措，它不僅涉及人的生命安全，也直接牽扯到財(cái)產(chǎn)安全和社會(huì)公共利益。因此有必要進(jìn)行更深入的研究。

二、疲勞駕駛行為監(jiān)測(cè)預(yù)警干預(yù)模型的研究思路

為實(shí)現(xiàn)省市一體高速公路全車(chē)型疲勞駕駛行為的監(jiān)測(cè)預(yù)警干預(yù)，本文按照“數(shù)據(jù)融合治理—全車(chē)型疲勞駕駛模型構(gòu)建—全省數(shù)據(jù)分級(jí)分類(lèi)及下發(fā)—疲勞駕駛車(chē)輛預(yù)警干預(yù)攔截和安全引導(dǎo)”的流程思路展開(kāi)研究，技術(shù)框架圖如圖1所示。

圖1 總體設(shè)計(jì)框架圖

在數(shù)據(jù)融合治理階段，匯聚多網(wǎng)多源數(shù)據(jù)10余類(lèi)，對(duì)重復(fù)數(shù)據(jù)、無(wú)效數(shù)據(jù)、錯(cuò)誤數(shù)據(jù)等進(jìn)行篩選過(guò)濾，并建立數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)體系，對(duì)數(shù)據(jù)統(tǒng)一轉(zhuǎn)換；在全車(chē)型疲勞駕駛模型構(gòu)建階段，對(duì)影響疲勞駕駛的相關(guān)因素進(jìn)行綜合分析，結(jié)合連續(xù)行駛4小時(shí)休息不足20分鐘涉嫌疲勞駕駛、生理上涉嫌疲勞后駕駛等要素，全面了解疲勞駕駛發(fā)生的原因和影響因素，構(gòu)建了8個(gè)研判子模型；在全省數(shù)據(jù)分級(jí)分類(lèi)及下發(fā)階段，通過(guò)8個(gè)研判子模型的數(shù)據(jù)分析，根據(jù)影響因素置信度與預(yù)警結(jié)果，將預(yù)警信息進(jìn)行分級(jí)分類(lèi)，劃分為2大類(lèi)、4個(gè)等級(jí)，并及時(shí)下發(fā)到各交警支隊(duì)；在疲勞駕駛車(chē)輛預(yù)警干預(yù)攔截和安全引導(dǎo)階段，構(gòu)建目標(biāo)車(chē)輛路徑分析預(yù)測(cè)子模型和時(shí)空到達(dá)預(yù)測(cè)子模型，對(duì)識(shí)別出疲勞駕駛嫌疑的車(chē)輛進(jìn)行誘導(dǎo)提醒、布控?cái)r截，如圖2所示。

圖2 監(jiān)測(cè)識(shí)別出的疲勞駕駛車(chē)輛

多源數(shù)據(jù)匯聚分析

收集衛(wèi)星定位、ETC過(guò)車(chē)、卡口過(guò)車(chē)、手機(jī)信令、路網(wǎng)、路況、氣象、執(zhí)法站、車(chē)駕管、誘導(dǎo)屏等10余類(lèi)數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)中的重復(fù)數(shù)據(jù)、錯(cuò)誤數(shù)據(jù)和時(shí)空過(guò)大的數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選過(guò)濾，并通過(guò)填充、插值等算法對(duì)缺失數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。獲取車(chē)輛在道路上行駛的實(shí)時(shí)位置，將涉嫌疲勞駕駛數(shù)據(jù)中的位置描述相關(guān)信息通過(guò)逆地理編碼服務(wù)轉(zhuǎn)換到路網(wǎng)上，再通過(guò)卡口數(shù)據(jù)與GPS數(shù)據(jù)、ETC數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)的數(shù)據(jù)校驗(yàn)，比對(duì)車(chē)輛捕獲時(shí)間，獲取車(chē)輛最近一次確切位置。將數(shù)據(jù)縮放到特定的范圍或分布，定義疲勞駕駛特征標(biāo)簽并提取出有用的特征，如行駛時(shí)間段、平均速度、持續(xù)時(shí)間等，轉(zhuǎn)換為可用于建模的特征向量。

采用聚類(lèi)和分類(lèi)算法將數(shù)據(jù)分成預(yù)定義的類(lèi)別，采用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘識(shí)別多源數(shù)據(jù)集中關(guān)聯(lián)項(xiàng)集，采用Apriori等算法分析疲勞駕駛行為的頻繁項(xiàng)，綜合車(chē)輛歷史軌跡數(shù)據(jù)、車(chē)型、道路限速值等數(shù)據(jù)，訓(xùn)練車(chē)輛軌跡預(yù)測(cè)算法和路徑規(guī)劃預(yù)計(jì)到達(dá)算法。根據(jù)業(yè)務(wù)需求，將數(shù)據(jù)集分成訓(xùn)練集和測(cè)試集，選擇合適的建模方法，如線性回歸、決策樹(shù)、深度學(xué)習(xí)等算法，以便于訓(xùn)練模型，并在測(cè)試集上進(jìn)行模型性能評(píng)估。

分級(jí)分類(lèi)模型構(gòu)建

基于多網(wǎng)、多源異構(gòu)數(shù)據(jù)建立了2大類(lèi)、4個(gè)等級(jí)的8個(gè)監(jiān)測(cè)模型及1個(gè)攔截查處模型，實(shí)現(xiàn)了高速公路全車(chē)型的疲勞駕駛行為監(jiān)測(cè)預(yù)警干預(yù)，工作流程如圖3所示。

圖3 工作流程圖

? 分析結(jié)果的分級(jí)分類(lèi)管理：根據(jù)實(shí)際業(yè)務(wù)需求，將疲勞駕駛分為涉嫌疲勞駕駛和生理上涉嫌疲勞后駕駛兩大類(lèi)，結(jié)合危險(xiǎn)程度又分為兩個(gè)級(jí)別。具體如下：

（1）甲類(lèi)：涉嫌疲勞駕駛車(chē)輛（連續(xù)行駛4小時(shí)且中途休息時(shí)間小于20分鐘的車(chē)輛）。按照準(zhǔn)確率又分為甲類(lèi)一級(jí)（置信度高）和甲類(lèi)二級(jí)（置信度一般）。

（2）乙類(lèi)：生理上涉嫌疲勞后駕駛的車(chē)輛（行程超過(guò)6個(gè)小時(shí)或夜間22時(shí)至次日4時(shí)高頻次通行高速公路的藍(lán)牌綠通車(chē)）。按照不同車(chē)輛類(lèi)型又分為乙類(lèi)一級(jí)和乙類(lèi)二級(jí)，乙類(lèi)一級(jí)是指從省外進(jìn)入山東省且行程超過(guò)6小時(shí)的全部車(chē)輛；乙類(lèi)二級(jí)是夜間22時(shí)至次日4時(shí)高頻次通行高速公路的藍(lán)牌綠通車(chē)。

? 涉嫌疲勞駕駛分析模型：結(jié)合上述數(shù)據(jù)進(jìn)行模型搭建，通過(guò)反復(fù)測(cè)試驗(yàn)證，目前已建立8個(gè)監(jiān)測(cè)模型及1個(gè)攔截查處模型，具體如下：

（1）甲類(lèi)一級(jí)：數(shù)據(jù)匯聚去重后實(shí)施下發(fā)。模型1（ETC數(shù)據(jù)）：主線門(mén)架時(shí)間和省內(nèi)高速公路收費(fèi)站入口時(shí)間差大于4小時(shí)且相鄰門(mén)架的通行時(shí)間均小于20分鐘的車(chē)輛；模型2（手機(jī)信令數(shù)據(jù)）：車(chē)主電話與車(chē)輛伴隨且在高速公路上連續(xù)行駛4小時(shí)的車(chē)輛；模型3（12噸貨車(chē)定位數(shù)據(jù)）：數(shù)據(jù)連續(xù)且超過(guò)1000條的車(chē)輛。

（2）甲類(lèi)二級(jí)：模型4中的黃牌車(chē)輛與模型5的數(shù)據(jù)進(jìn)行碰撞，重合的數(shù)據(jù)即下發(fā)，模型4中的藍(lán)牌車(chē)輛數(shù)據(jù)單獨(dú)實(shí)時(shí)下發(fā)。模型4（ETC數(shù)據(jù)）：主線門(mén)架時(shí)間和省內(nèi)高速公路收費(fèi)站入口時(shí)間差大于4小時(shí)，但相鄰門(mén)架的通行時(shí)間存在大于20分鐘，再增加速度判斷算法進(jìn)行甄別后的車(chē)輛；模型5（12噸貨車(chē)定位數(shù)據(jù)）：定位數(shù)據(jù)不夠連續(xù)、數(shù)量小于1000條的車(chē)輛。

（3）乙類(lèi)一級(jí)：數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)進(jìn)行分析下發(fā)。模型6：進(jìn)省省界門(mén)架時(shí)間和省外高速公路收費(fèi)站入口時(shí)間差大于6小時(shí)的全部車(chē)輛；模型7：省內(nèi)主線門(mén)架時(shí)間和省外高速公路收費(fèi)站入口時(shí)間差大于6小時(shí)的全部車(chē)輛。

（4）乙類(lèi)二級(jí)：數(shù)據(jù)每月進(jìn)行更新下發(fā)。模型8：每月通行高速公路的次數(shù)大于15次且通行時(shí)間在22時(shí)至次日4時(shí)之間的藍(lán)牌綠通車(chē)。

攔截查處模型如下：結(jié)合車(chē)輛歷史定位、卡口過(guò)車(chē)、布控報(bào)警等數(shù)據(jù)，對(duì)車(chē)輛常用路線進(jìn)行分析，訓(xùn)練車(chē)輛到達(dá)概率算法模型，結(jié)合路況對(duì)疲勞駕駛車(chē)輛即將到達(dá)的攔截點(diǎn)和到達(dá)時(shí)間進(jìn)行更精準(zhǔn)的預(yù)測(cè)。

模型數(shù)據(jù)處理判定流程

模型1和模型4的判定流程：（1）逐條處理門(mén)架的通行流水記錄，剔除在途時(shí)長(zhǎng)不足4小時(shí)的數(shù)據(jù)。（2）根據(jù)入口時(shí)間、門(mén)架交易時(shí)間以及passid，讀取車(chē)輛該次通行的門(mén)架流水信息。若所有相鄰門(mén)架的交易時(shí)間間隔小于20分鐘，將被判斷為甲類(lèi)一級(jí)；若任一相鄰門(mén)架的交易時(shí)間間隔大于20分鐘，會(huì)進(jìn)一步對(duì)平均速度進(jìn)行判斷，對(duì)所有門(mén)架通行數(shù)據(jù)進(jìn)行分組，每組包含5個(gè)門(mén)架，并進(jìn)行迭代計(jì)算速度；若速度小于動(dòng)態(tài)值V，將被認(rèn)定為已經(jīng)休息，V會(huì)隨著里程的增加而逐漸增大。

模型2判定流程：采集連續(xù)行駛超過(guò)4小時(shí)的過(guò)車(chē)數(shù)據(jù)，使用車(chē)駕管數(shù)據(jù)、路網(wǎng)數(shù)據(jù)和手機(jī)信令定位數(shù)據(jù)比對(duì)擬合算法，判斷為甲類(lèi)一級(jí)。

模型3和模型5判定流程：獲取GPS定位數(shù)據(jù)，使用SM4算法進(jìn)行數(shù)據(jù)解密，在數(shù)據(jù)初步治理階段，篩選省內(nèi)數(shù)據(jù)、重復(fù)數(shù)據(jù)，研判疲勞駕駛數(shù)據(jù)，基于卡口位置校驗(yàn)GPS位置，判斷是否有實(shí)時(shí)抓拍，如果沒(méi)有，則使用路網(wǎng)位置定位算法；如果有，則更新GPS位置信息。實(shí)時(shí)統(tǒng)計(jì)GPS位置信息，根據(jù)GPS實(shí)時(shí)計(jì)數(shù)模型，判斷是否連續(xù)大于1000條，如果是，則判斷為甲類(lèi)一級(jí)，否則，判斷為甲類(lèi)二級(jí)。

模型6和模型7判定流程：獲取ETC數(shù)據(jù)，使用5個(gè)一組速度研判算法，分別計(jì)算入省界門(mén)架采集時(shí)間和省外高速公路收費(fèi)站時(shí)間之差，主線門(mén)架采集時(shí)間和省外收費(fèi)站時(shí)間之差，如果大于6小時(shí)，則判斷為乙類(lèi)一級(jí)，否則剔除。

模型8判定流程：獲取ETC數(shù)據(jù)，提取有綠通車(chē)標(biāo)識(shí)的數(shù)據(jù)，分別判斷高速公路通行次數(shù)是否大于15次/月，通行時(shí)間是否在晚10時(shí)到次日凌晨4時(shí)，如果“是”則判斷為乙類(lèi)二級(jí)。

干預(yù)措施和結(jié)果處理

對(duì)于預(yù)警等級(jí)較低的車(chē)輛，將采取短信提示、語(yǔ)音呼叫或誘導(dǎo)提示的方式進(jìn)行提醒干預(yù)。而對(duì)于危險(xiǎn)等級(jí)較高的車(chē)輛，巡邏民警將根據(jù)其預(yù)計(jì)到達(dá)的目的地進(jìn)行布控?cái)r截，隨后將攔截處置結(jié)果以及涉嫌疲勞駕駛的車(chē)輛情況反饋至交通指揮中心，從而完成目標(biāo)車(chē)輛的干預(yù)處置流程。對(duì)于頻繁違法的相關(guān)企業(yè)，將進(jìn)行源頭走訪并進(jìn)行宣傳教育。

（文/山東省公安廳交通管理局 崔維國(guó) 謝書(shū)棟，本文刊發(fā)于《道路交通管理》雜志2024年第5期）

編校 | 張翼飛 王二娜

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