| 驾驶员ID | 姓名 | 年龄 | 驾驶经验 | 健康状况 |
|---|---|---|---|---|
| D001 | 张三 | 35 | 10年 | 良好 |
| D002 | 李四 | 28 | 5年 | 轻微疲劳 |
| D003 | 王五 | 42 | 15年 | 高血压 |
| 传感器类型 | 数据项 | 数值 | 单位 | 时间戳 |
|---|---|---|---|---|
| DMS摄像头 | 眼动追踪 | (0.2, 0.3) | 弧度 | 2024-01-26 10:00:00 |
| 生理传感器 | 心率 | 75 | 次/分钟 | 2024-01-26 10:00:00 |
| 车辆传感器 | 车速 | 60 | 公里/小时 | 2024-01-26 10:00:00 |
| 驾驶员ID | 风险类型 | 风险等级 | 风险评分 | 建议措施 |
|---|---|---|---|---|
| D002 | 疲劳驾驶 | 中 | 0.6 | 建议休息 |
| D003 | 健康风险 | 高 | 0.8 | 建议就医 |
根据业务数据和测试数据，系统将全面验证驾驶员行为监控与预测系统的各个方面， 从而确保系统的安全性、可靠性和用户体验。 测试结果可以为系统优化提供有价值的参考，促进自动驾驶技术的商业化应用。
模拟驾驶员长时间驾驶，疲劳程度逐渐增加，系统检测到疲劳并采取干预措施。
模拟驾驶员使用手机、与乘客交谈、注意力不集中等情况，系统检测到分心并采取干预措施。
设置系统参数，例如：疲劳阈值、分心等级等。