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。
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:
驾驶员信息:
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:
实际结果:
测试状态: 通过
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: 低
(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。)
(干预结果将在此处显示)
(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。)