驾驶员行为监控与预测系统

功能:事故概率预测

基于驾驶员状态、车辆状态和环境数据,预测未来一段时间内发生事故的概率。

测试数据

测试用例 1:雨天高速公路疲劳驾驶

场景描述: 在雨天的高速公路上,驾驶员处于疲劳状态。

驾驶员ID: D002

车辆ID: V002

开始时间: 2024-01-27 10:00:00

结束时间: 2024-01-27 10:30:00

环境数据:

  • 天气:雨
  • 温度:15℃
  • 能见度:50米

驾驶员信息:

  • 年龄:35岁
  • 驾龄:10年
  • 事故记录:无
时间戳 速度 (km/h) 方向盘角度 (度) 疲劳程度评分 注意力分散程度评分 风险因素 预测事故概率 干预措施 干预有效性评分
2024-01-27 10:00:00 90 0.1 70 60 眨眼频率降低, 头部倾斜 0.25 语音提醒 0.5
2024-01-27 10:05:00 85 0.2 80 50 眨眼频率降低, 头部倾斜, 车道偏移 0.45 语音提醒, 震动座椅 0.6
2024-01-27 10:10:00 80 0.3 90 40 眨眼频率降低, 头部倾斜, 车道偏移, 反应迟钝 0.75 语音提醒, 震动座椅, 自动降低车速 0.7

预期结果:

  • 事故概率趋势:上升
  • 干预措施有效性:有效
  • 驾驶员反应:减速

实际结果:

  • 事故概率趋势:上升
  • 干预措施有效性:有效
  • 驾驶员反应:减速

测试状态: 通过

实时数据展示

驾驶员状态

驾驶员ID: D001

车辆速度: 60 km/h

疲劳程度评分: 30

注意力分散程度评分: 40

预测事故概率: 0.1

风险等级:

模拟数据输入与操作

调整驾驶员状态



风险可视化

风险等级地图

(此处应展示地图,用颜色标记不同风险等级的区域。由于HTML无法直接实现地图功能,这里仅作示意。)

Risk Level Map

干预措施模拟

选择干预措施

(干预结果将在此处显示)

驾驶员历史数据

驾驶员D001的历史风险趋势

(此处应展示历史风险趋势图表。由于HTML无法直接实现图表功能,这里仅作示意。)

Risk Trend Chart