基于多传感器融合的车辆驾驶风险分级预警数据

本数据集依托衢州公交智慧公交综合服务平台，覆盖市区、城乡、景区、山区全部公交车辆，依托多传感器融合输出分级预警，按 5 分钟时间窗口完成风险特征分级运算，标准化输出四级预警结果，搭建系统化公交驾驶风险研判体系，精准识别各类驾驶违规风险，前置干预危险操作，有效压降公交事故发生率，筑牢市民出行安全防线，同步赋能公交企业数字化安全管理，全面提升公交营运管控质效。1、数据采集：通过车载视频、雷达多传感器融合设备实时采集驾驶员行为、车辆行驶状态原始信号，采集维度包含车辆编号、报警发生时间、报警行为类型，原始底层采集指标涵盖驾驶员视线脱离时长、疲劳生理特征、车道偏离频次、手部脱离方向盘、盲区障碍物距离、离岗、手持通话、闭眼、抽烟等驾驶风险信号，形成原始预警触发记录数据集。 2、数据处理：对原始传感数据执行清洗、时间窗口融合、风险特征分级提取，剔除传感器瞬时故障、信号干扰生成的无效异常报警记录；所有车辆标识、关联驾驶人员信息完成脱敏匿名处理，无法反向定位到具体驾驶员、运营车辆主体信息。以单车辆 + 5 分钟滑动时间窗口为统计单元，聚合窗口内全部报警记录，计算 5 分钟内报警总次数、窗口疲劳等级、注意力分散等级、离岗标记四类衍生特征。 3、本数据产品采用多传感器融合算法（Multi-sensor Fusion），同步整合车内摄像头驾驶员监测信号、车外雷达环境感知信号，交叉校验驾驶风险事件，降低单一传感器漏报、误报概率，统一标准化输出风险报警记录。 4、风险特征映射规则：基于单车辆 5 分钟滑动窗口内全部报警类型自动分级映射基础指标 （1）疲劳程度：窗口内存在一级疲劳、闭眼报警标记为高；仅存在二级疲劳报警标记为中等；无任何疲劳类报警标记为无。 （2）注意力分散等级：窗口内存在注意力不集中、打电话、抽烟、闭眼任意一类报警标记为高；仅存在单纯疲劳、离岗报警标记为低。 （3）离岗状态：窗口内存在离岗报警标记为是；无离岗报警标记为否。 （4）5 分钟内报警次数：以本条报警时间为窗口终点，向前回溯 5 分钟，统计该车辆全部有效报警条数，等价替代规则中 5 分钟车道偏离次数指标。 5、预警等级阈值判定规则（按优先级从高至低判定，满足高等级不再判定低等级） ①高度警告：疲劳程度为高，且 5 分钟内报警次数＞3； ②中度警告：不满足高度警告，疲劳程度为中等，且 5 分钟内报警次数为 2-3 次； ③低度警告：不满足高度、中度警告，注意力分散等级为高，且 5 分钟内报警次数为 1 或 2 次； ④无警告：高度、中度、低度警告全部条件均不满足。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集基于衢州公交智慧公交综合服务平台，覆盖市区、城乡、景区、山区全部公交车辆，通过车载视频和雷达等多传感器融合设备实时采集驾驶员行为及车辆行驶状态数据，经清洗和脱敏处理后，以单车辆5分钟滑动时间窗口为单元，计算报警次数、疲劳程度、注意力分散等级和离岗状态等衍生特征，并依据分级规则输出高度、中度、低度和无警告四级预警结果，旨在精准识别驾驶违规风险，前置干预危险操作，降低公交事故发生率，赋能公交企业数字化安全管理。