驾驶行为数据测试系统与采集方法与流程

本申请涉及交通安全技术领域，特别是涉及一种驾驶行为数据测试系统与采集方法。

背景技术：

随着车辆智能化水平的不断提升，主被动安全一体化设计成为交通安全领域的研究热点。主被动安全一体化设计是指以汽车碰撞阶段(in-crash)的车辆结构耐撞性设计和乘员约束系统匹配为设计对象的被动安全，以及以汽车碰撞前阶段(pre-crash)的高级辅助驾驶避撞系统为设计对象的主动安全，两者有机结合实现最优化的车辆一体化安全设计。驾驶人员的行为数据成为主被动安全一体化设计的重要数据基础。

传统方法中，研究人员可以通过驾驶模拟器重现部分危险场景，供待测人员在危险场景下进行模拟驾驶操作，然后采集待测人员的操作信息等。

但是，上述危险场景不能充分体现各种交通场景的特征，导致获得的行为数据不够完整。

技术实现要素：

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提升数据完整性的驾驶行为数据测试系统与采集方法。

一种驾驶行为数据采集方法，上述方法包括：

向待测人员展示行为刺激信号；行为刺激信号包括虚拟交通场景；虚拟交通场景基于对多个驾驶人员的场景认知行为数据进行聚类分析构建而成；场景认知行为数据基于驾驶人员对预设交通视频的应激行为获得；

基于待测人员对行为刺激信号的应激响应，采集待测人员的行为数据，行为数据包括待测人员的应激操作信息以及待测人员在执行应激操作时的生理特征信息。

在其中一个实施例中，上述方法还包括：

采用预设聚类算法，对多个驾驶人员的场景认知行为数据进行聚类分析，获得多个交通视频类；交通视频类中的各交通视频具有相似的场景认知行为特征；

根据各交通视频类进行场景重建，获得多个典型场景；

通过设置多个典型场景的变量参数，随机生成预设数量的虚拟交通场景。

在其中一个实施例中，向待测人员展示行为刺激信号之前，还包括：

向待测人员展示预测试信号；预测试信号与行为刺激信号类型相同；

采集待测人员在预测试信号刺激下的应激操作信息；应激操作信息包括方向盘操作信息和制动踏板操作信息；

根据预测试信号下的应激操作信息，确定待测人员是否满足预设的测试通过要求；

若待测人员满足测试通过要求，则执行向待测人员展示行为刺激信号的步骤。

在其中一个实施例中，上述根据预测试信号下的应激操作信息，确定待测人员是否满足预设的测试通过要求，包括：

将预测试信号下的应激操作信息，与预测试信号对应的预设操作信息进行比较，确定待测人员的操作正确率；

若操作正确率大于或等于预设阈值，则确定待测人员满足预设的测试通过要求。

在其中一个实施例中，上述方法还包括：

若操作正确率小于预设阈值，则返回执行向待测人员展示预测试信号的步骤，直至操作正确率大于或等于预设阈值。

在其中一个实施例中，上述预设操作信息包括预测试信号中，危险场景出现的时间窗内的预设操作响应。

在其中一个实施例中，上述生理特征信息包括眼动信息、脑电信息、生理电信息以及动作姿态信息。

在其中一个实施例中，上述虚拟交通场景包括虚拟交通场景视频、虚拟交通场景音效以及模拟驾驶底座提供的转动激励和平动激励；方法还包括：

根据预设规则，控制交通场景音效、转动激励以及平动激励，与待测人员的应激操作信息进行实时交互。

在其中一个实施例中，上述方法还包括：

记录待测人员在执行应激操作的情况下，虚拟交通场景中的交通信息。

在其中一个实施例中，上述行为刺激信号还包括方向指示信号和交通视频；行为数据包括虚拟交通场景对应的第一行为数据、方向指示信号对应的第二行为数据，以及交通视频对应的第三行为数据。

一种驾驶行为数据测试系统，上述系统包括：采集控制模块，以及与采集控制模块连接的视觉刺激显示模块、操作动作采集模块和生理信号采集模块；

采集控制模块用于执行上述驾驶行为数据采集方法；

视觉刺激显示模块用于在采集控制模块的控制下，向待测人员展示行为刺激信号；

操作动作采集模块用于根据待测人员基于行为刺激信号的应激行为，生成应激操作信息；

生理信号采集模块用于将待测人员执行应激行为时的生理特征，转换成生理特征信息。

在其中一个实施例中，上述操作动作采集模块包括转向踏板模块，用于根据待测人员执行的方向盘操作和制动踏板操作，生成方向盘操作信息和制动踏板操作信息。

在其中一个实施例中，上述生理信号采集模块包括：眼动采集模块、脑电采集模块、动作捕捉模块以及生理电信号采集模块。

在其中一个实施例中，上述系统还包括：音频播放模块以及模拟驾驶底座；

音频播放模块用于播放虚拟交通场景中的交通场景音效；

模拟驾驶底座用于向待测人员提供转动激励和平动激励。

在其中一个实施例中，上述系统还包括交通场景记录模块，用于将虚拟交通场景中的交通状况转换成交通信息。

一种驾驶行为数据采集装置，上述装置包括：

展示单元，用于向待测人员展示行为刺激信号；行为刺激信号包括虚拟交通场景；虚拟交通场景基于对多个驾驶人员的场景认知行为数据进行聚类分析构建而成；场景认知行为数据基于驾驶人员对预设交通视频的应激行为获得；

采集单元，用于基于待测人员对行为刺激信号的应激响应，采集待测人员的行为数据，行为数据包括待测人员的应激操作信息以及待测人员在执行应激操作时的生理特征信息。

一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器存储有计算机程序，处理器执行计算机程序时实现以下步骤：

向待测人员展示行为刺激信号；行为刺激信号包括虚拟交通场景；虚拟交通场景基于对多个驾驶人员的场景认知行为数据进行聚类分析构建而成；场景认知行为数据基于驾驶人员对预设交通视频的应激行为获得；

基于待测人员对行为刺激信号的应激响应，采集待测人员的行为数据，行为数据包括待测人员的应激操作信息以及待测人员在执行应激操作时的生理特征信息。

一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：

向待测人员展示行为刺激信号；行为刺激信号包括虚拟交通场景；虚拟交通场景基于对多个驾驶人员的场景认知行为数据进行聚类分析构建而成；场景认知行为数据基于驾驶人员对预设交通视频的应激行为获得；

基于待测人员对行为刺激信号的应激响应，采集待测人员的行为数据，行为数据包括待测人员的应激操作信息以及待测人员在执行应激操作时的生理特征信息。

上述驾驶行为数据测试系统和采集方法，采集控制模块向待测人员展示行为刺激信号；然后基于待测人员对行为刺激信号的应激响应，采集待测人员的行为数据，行为数据包括待测人员的应激操作信息以及待测人员在执行应激操作时的生理特征信息，其中，上述行为刺激信号包括虚拟交通场景；上述虚拟交通场景基于对多个驾驶人员的场景认知行为数据进行聚类分析构建而成；场景认知行为数据基于驾驶人员对预设交通视频的应激行为获得。由于上述虚拟交通场景为基于场景认知行为数据进行聚类分析构建而成，且场景认知行为数据基于驾驶人员对预设交通视频的应激行为获得，因此上述虚拟交通场景可以充分体现各种交通场景的特征，从而可以采集待测人员在不同场景特别是危险场景下的行为特征，使得采集的行为数据更全面；进一步地，通过虚拟交通场景采集认知数据，可以提高待测人员的行为数据的真实性；计算机设备同时采集应激操作信息和生理特征信息，可以为认知行为分析提供数据分析基础，进一步提升了行为数据的完整性。

附图说明

图1为一个实施例中驾驶行为数据采集方法的应用环境图；

图2为一个实施例中驾驶行为数据采集方法的流程示意图；

图3为另一个实施例中驾驶行为数据采集方法的流程示意图；

图4为另一个实施例中驾驶行为数据采集方法的流程示意图；

图5为另一个实施例中驾驶行为数据采集方法的流程示意图；

图6为一个实施例中驾驶行为数据测试系统的结构框图；

图7为另一个实施例中驾驶行为数据测试系统的结构框图；

图8为另一个实施例中驾驶行为数据测试系统的结构框图；

图9为另一个实施例中驾驶行为数据测试系统的结构框图；

图10为另一个实施例中驾驶行为数据测试系统的结构框图；

图11为一个实施例中驾驶行为数据采集装置的结构框图；

图12为另一个实施例中驾驶行为数据采集装置的结构框图；

图13为另一个实施例中驾驶行为数据采集装置的结构框图；

图14为另一个实施例中驾驶行为数据采集装置的结构框图；

图15为另一个实施例中驾驶行为数据采集装置的结构框图；

图16为一个实施例中计算机设备的内部结构图。

具体实施方式

为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。

本申请提供的驾驶行为数据采集方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。其中，待测人员可以位于驾驶行为数据测试系统100中，通过驾驶行为数据测试系统中的采集控制模块101获取待测人员的行为数据。上述驾驶行为数据测试系统100可以是封闭的模拟驾驶仓，也可以是开放式的模拟驾驶系统，在此不作限定。上述采集控制模块101可以但不限于是各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑等。

在一个实施例中，如图2所示，提供了一种驾驶行为数据采集方法，以该方法应用于图1中的采集控制模块101为例进行说明，包括：

s101、向待测人员展示行为刺激信号；行为刺激信号包括虚拟交通场景；虚拟交通场景基于对多个驾驶人员的场景认知行为数据进行聚类分析构建而成；场景认知行为数据基于驾驶人员对预设交通视频的应激行为获得。

其中，上述行为刺激信号中可以包含潜在的危险源，使得待测人员在接收到行为刺激信号之后可以通过大脑提取信息进行分析，并做出应激反应。上述行为刺激信号可以包括虚拟交通场景，上述虚拟交通场景是指可以通过虚拟化展示，使得待测人员可以沉浸在上述虚拟交通场景中的信号。上述虚拟化交通场景可以通过视觉刺激，还可以通过多感官同时刺激，例如听觉或触觉，使得待测人员可以沉浸在虚拟交通场景中。具体地，采集控制模块可以通过视觉刺激显示模块展示上述虚拟交通场景，上述视觉刺激展示模块可以是显示屏，也可以是投影设备，还可以采用虚拟现实技术(virtualreality，简称vr)的方式展示上述虚拟交通场景，对于上述展示方式在此不做限定。采集控制模块通过显示屏展示虚拟交通场景时，可以通过一个或多个显示屏展示，上述显示屏可以是平面显示屏也可以是曲面显示屏。

上述虚拟交通场景为基于对多个驾驶人员的场景认知行为数据进行聚类分析构建而成。其中，上述场景认知行为数据基于驾驶人员对预设交通视频的应激行为获得。上述交通视频为道路中的摄像头等设备采集的真实场景下的视频，上述交通视频中可以包括危险场景，驾驶人员观看到预设的交通视频之后，可以通过大脑对交通视频中的特征元素进行提取，并结合特征的时间和空间分布对场景模式进行理解，并作出预判产生应激行为。上述应激行为可以包括转方向盘、踩制动踏板或者踩加速踏板，也可以包括心跳加速等生理变化。上述场景认知行为数据可以包括驾驶人员的操作数据，例如方向转动角度或者转动圈数，踏板踩踏深度等，还可以包括心跳变化参数或者脑电信息等；另外，还可以包括驾驶人员看到危险场景后的反应时长，对于上述场景认知行为数据的类型在此不作限定。

上述聚类分析可以是发对驾驶人员的场景认知行为数据的相似性进行分析，发现场景认知行为数据中隐藏的相似特征，将交通视频进行聚类的过程，从而可以获得覆盖各种类型的交通场景，使得采集控制模块采集的行为数据中涵盖各种类型的场景下的数据特征。

采集控制模块可以根据聚类分析算法对场景认知行为进行聚类分析，上述聚类算法可以是机器学习模型，例如无监督分类学习模型。采集控制模块可以根据机器学习模型分析不同交通场景下的待测人员场景认知行为特征，实现交通视频中的交通场景的聚类。采集控制模块可以根据获得的交通视频的多个类，在沉浸式模拟驾驶开发环境中进行场景重建，获得虚拟交通场景，然后将上述虚拟交通场景作为行为刺激信号展示给待测人员。

s102、基于待测人员对行为刺激信号的应激响应，采集待测人员的行为数据，行为数据包括待测人员的应激操作信息以及待测人员在执行应激操作时的生理特征信息。

待测人员处于虚拟交通场景中时，可以通过感官接收到上述虚拟交通场景中的信息，例如视觉、听觉、体感等刺激信息，然后待测人员可以对虚拟交通场景中的关键元素进行提取，例如识别虚拟交通场景中的危险场景，然后对上述虚拟交通场景中的危险场景做出判断，并做出决策和应激操作。因此，上述行为操作数据可以包括待测人员对危险场景的感知数据，以及应激操作信息。上述危险感知数据可以是待测人员对关键信息进行提取后进行判断推理的过程，可以通过生理特征信息表现出来，例如心跳信息等。上述应激操作信息可以是待测人员对虚拟交通场景中的危险场景进行充分感知并做出预判后，在短时间内完成的避撞决策，并通过四肢操纵车辆装置(转向或制动)，降低危险场景下的人车损伤风险。

其中，上述应激操作可以是转方向盘，也可以是踩加速踏板，还可以是踩制动踏板等，上述应激操作数据可以是方向盘转动角度、制动踏板踩踏深度；可以包括方向盘转动时刻或者制动踏板操作时长，还可以包括危险场景出现时间与应激操作之间的反映时长等，对于上述应激操作数据的类型在此不做限定。

上述生理特征信息可以是心跳次数，还可以是眼动信息，对于生理特征信息的类型在此不做限定。可选地，上述生理特征信息可以包括眼动信息、脑电信息、生理电信息以及动作姿态信息。上述眼动信息可以是人眼注视停留时长、实现轨迹图等；上述脑电信息用于记录大脑活动时的电波变化，是脑神经细胞的电生理活动在大脑皮层或头皮表面的总体反映；上述动作姿态信息可以包括待测人员身体摆动幅度等。

采集控制模块采集待测人员的行为数据时，可以通过与采集控制模块连接的各传感器来实现。上述传感器可以包括操作动作采集模块和生理信号采集模块，上述操作动作采集模块可以用于根据待测人员基于行为刺激信号的应激行为，生成应激操作信息；上述生理信号采集模块可以用于将待测人员执行应激行为时的生理特征，转换成生理特征信息。上述操作动作采集模块可以包括转向踏板模板，可以用于根据待测人员执行的方向盘操作和制动踏板操作，生成方向盘操作信息和制动踏板操作信息。对于不同的生理特征信息，可以通过不同的传感器来采集，例如，上述生理信号采集模块包括眼动采集模块、脑电采集模块、动作捕捉模块以及生理电信号采集模块。上述眼动采集模块可以是眼动仪，可以用于描绘出待测人员的眼动轨迹；上述脑电采集模块可以脑电波监测仪等；上述动作捕捉模块可以用于采集待测人员的四肢和躯干关节运动信息；上述生理电信号采集模块可以用于采集待测人员的肤电和心电信息。

上述驾驶行为数据采集方法，采集控制模块获取一组行为刺激信号；然后基于待测人员对行为刺激信号的应激响应，采集待测人员的行为数据，行为数据包括待测人员的应激操作信息以及待测人员在执行应激操作时的生理特征信息，其中，上述行为刺激信号包括虚拟交通场景；上述虚拟交通场景基于对多个驾驶人员的场景认知行为数据进行聚类分析构建而成；场景认知行为数据基于驾驶人员对预设交通视频的应激行为获得。由于上述虚拟交通场景为基于场景认知行为数据进行聚类分析构建而成，且场景认知行为数据基于驾驶人员对预设交通视频的应激行为获得，因此上述一组虚拟交通场景可以充分体现各种交通场景的特征，从而可以采集待测人员在不同场景特别是危险场景下的行为特征，使得采集的行为数据更全面；进一步地，通过虚拟交通场景采集认知数据，可以提高待测人员的行为数据的真实性；采集控制模块同时采集应激操作信息和生理特征信息，可以为认知行为分析提供数据分析基础，进一步提升了行为数据的完整性。

图3为另一个实施例中驾驶行为数据采集方法的流程示意图，本实施例设计采集控制模块构建虚拟交通场景的一种方式，在上述实施例的基础上，如图3所示，上述方法还包括：

s201、采用预设聚类算法，对多个驾驶人员的场景认知行为数据进行聚类分析，获得多个交通视频类；交通视频类中的各交通视频具有相似的场景认知行为特征。

具体地，采集控制模块可以将多个驾驶人员的场景认知行为数据输入预设聚类算法，通过预设聚类算法获得多个交通视频类。每个交通视频类中的各交通视频具有相似的场景认知行为特征。上述相似的场景认知行为特征可以是驾驶人员的反映时长均比较短，采集控制模块可以认为该场景下危险场景出现比较突然等；上述相似行为特征也可以是方向盘转动角度较大等，对于上述相似行为特征的类型在此不做限定。

s202、根据各交通视频类进行场景重建，获得多个典型场景。

采集控制模块获得多个交通视频类之后，可以在上述交通视频类中选择目标交通视频，进而根据目标交通视频进行场景重建。具体地，采集控制模块可以在每个交通视频类中选择一个交通视频作为目标交通视频，也可以在每个交通视频类中选择多个交通视频作为目标交通视频；另外，每个交通视频类中选择的目标交通视频的数量也可以不同。

进一步地，采集控制模块可以将上述目标交通视频输入沉浸式模拟驾驶开发环境中进行场景重建，获得多个典型场景，例如4个典型场景。其中，上述典型场景中可以具有可调的变量参数，上述变量参数可以是道路中障碍物位置或者障碍物大小，也可以是危险场景出现的时间等，还可以包括自身车辆和其他车辆的车速、车距、交通场景中的交通流、光照条件等。对于上述变量参数的类型在此不做限定。

s203、通过设置多个典型场景的变量参数，随机生成预设数量的虚拟交通场景。

在对待测人员进行数据采集时，采集控制模块通过设置多个典型场景的变量参数，随机预设数量的虚拟交通场景。其中，上述预设数量的虚拟交通场景中，包含的各典型场景的数量可以相同，也可以不同。

例如，预设交通视频可以包含1000个视频，在对100个驾驶人员进行场景认知行为数据采集时，可以对每个驾驶人员随机展示100个视频，在数据采集结束之后，每个交通视频可以对应10个驾驶人员的场景认知行为数据，上述场景认知行为数据可以是危险场景出现之后驾驶人员的反映时长，若其中多个交通视频对应的反映时长均比较短，则可以将上述多个交通视频确定为一个类。进一步地，采集控制模块可以根据交通视频的多个类构建4个典型场景，然后通过对典型场景的变量参数进行设置，随机获得40个虚拟交通场景。

上述驾驶行为数据采集方法，采集控制模块通过预设聚类算法获得多个典型场景，使得根据典型场景生成的虚拟交通场景可以充分表征待测人员在不同场景下的行为特征，提升了行为数据的全面性和完整性。

图4为另一个实施例中驾驶行为数据采集方法的流程示意图，本实施例设计采集控制模块采集行为数据的一种方式，在上述实施例的基础上，如图4所示，上述s102之前，还包括：

s301、向待测人员展示预测试信号；上述预测试信号与行为刺激信号类型相同。

采集控制模块在采集待测人员的行为数据之前，可以向待测人员展示一组与行为刺激信号的类型相同的预测试信号，使得待测人员可以在预测试阶段熟悉测试环境，提升行为数据的准确度。

上述预测试信号与行为刺激信号的类型相同，例如上述行为刺激信号为虚拟交通场景时，上述与测试信号也是虚拟交通场景。上述预测试信号中虚拟交通场景的数量与上述预设数量可以相同，也可以不同。上述预测试信号中的虚拟交通场景可以是行为刺激信号中的一部分，也可以是基于典型场景重新生成的虚拟交通场景，在此不做限定。例如，上述预测试信号为基于典型场景生成的12组虚拟交通场景。

s302、采集待测人员在预测试信号刺激下的应激操作信息；应激操作信息包括方向盘操作信息和制动踏板操作信息。

采集控制模块可以采集待测人员在每个预测试信号下，待测人员的应激操作信息。上述应激操作信息可以包括方向盘操作信息和制动踏板操作信息。例如，采集控制模块可以通过转向制动模块，将待测人员的方向盘的动作以及踩制动踏板的动作转换成方向盘操作信息和制动踏板操作信息。

s303、根据预测试信号下的应激操作信息，确定待测人员是否满足预设的测试通过要求。

进一步地，采集控制模块采集完成各预测试信号对应的应激操作信息之后，可以进一步分析预测试信号对应的应激操作信息，是否满足预设的测试通过要求。具体地，上述测试通过要求可以是指待测人员执行应激操作的时间在预设时间范围内，也可以是指待测人员所执行的应激操作的类型是否准确。可选地，采集控制模块可以将预测试信号下的应激操作信息，与预测试信号对应的预设操作信息进行比较，确定待测人员的操作正确率；若操作正确率大于或等于预设阈值，则确定待测人员满足预设的测试通过要求。

上述预设操作信息是指采集控制模块中已存储的，在预测试信号下待测人员应该执行的正确的操作。例如，当预测试信号1中危险场景出现时，待测人员应该转动方向盘；当预测试信号2中危险场景出现时，待测人员应该踩制动踏板等。其中，上述预设操作信息可以包括预测试信号中，危险场景出现的时间窗内的预设操作响应。也就是说，上述预设操作信息中除了应激操作的类型，还包括了待测人员应该执行应激操作的时机。例如，当预测试信号1中危险场景出现时，待测人员应该在2秒内转动方向盘等。

采集控制模块可以待测人员在预测试信号下的应激操作信息与预设操作信息进行比较，确定待测人员的操作正确率。若操作正确率大于或等于预设阈值，则采集控制模块可以认为待测人员已熟悉该测试环境，不会因为对测试环境的不熟悉导致采集到的行为数据的不准确。例如上述预设阈值可以是80％，也就是说对12组预测试信号中，待测人员至少需要在10组预测试信号下执行正确的应激操作。

进一步地，若操作正确率小于预设阈值，则返回执行向待测人员展示预测试信号的步骤，直至操作正确率大于或等于预设阈值。通过返回执行向待测人员展示预测试信号的步骤，使得待测人员可以在新的一组预测试信号下再次熟悉测试环境中的操作规则。

s304、若待测人员满足测试通过要求，则执行向待测人员展示行为刺激信号的步骤。

若待测人员满足测试通过要求，则可以执行向待测人员展示行为刺激信号的步骤，开始采集该待测人员的行为数据。

上述驾驶行为数据采集方法，采集控制模块通过向待测人员展示预测试信号，并根据预设的测试通过要求确定该待测人员是否通过预测试，可以保证在测试人员在对测试环境比较熟悉的情况下进行行为数据的采集，可以提升行为数据的准确度。

在一个实施例中，上述虚拟交通场景包括虚拟交通场景视频、虚拟交通场景音效以及模拟驾驶底座提供的转动激励和平动激励；采集控制模块可以根据预设规则，控制交通场景音效、转动激励以及平动激励，与待测人员的应激操作信息进行实时交互。

具体地，采集控制模块可以通过音频播放模块播放虚拟交通场景中的虚拟交通场景音效，例如虚拟交通场景中车辆碰撞的声音或者车辆速度提升时发动机声音等。采集控制模块还可以通过模拟驾驶底座向待测人员提供转动激励和平动激励，使得待测人员可以在模拟驾驶底座的作用下进行转动和平动，模拟待测人员在真实场景中的驾驶姿态变化，使得待测人员可以在多感官刺激下沉浸在虚拟交通场景中，从而在虚拟交通场景下体现更真实的应激行为。

采集控制模块还可以根据预设规则，控制交通场景音效、转动激励以及平动激励，与待测人员的应激操作信息进行实时交互，进一步提升待测人员在虚拟交通场景下的真实驾驶体验，从而提升行为数据的准确性。

进一步地，采集控制模块可以记录待测人员在执行应激操作的情况下，虚拟交通场景中的交通信息。采集控制模块可以通过交通场景记录模块，将虚拟交通场景中的交通状况转换成交通信息。上述交通信息可以包括虚拟交通场景中自身车辆和其他车辆的车速、车距等，还可以包括车辆的发动机变化、车辆姿态变化等。采集控制模块通过记录交通信息，可以根据与待测人员的行为数据同步的交通信息对待测人员的场景认知能力进行分析，为交通安全一体化设计提供了数据保障。

在一个实施例中，上述行为刺激信号还包括方向指示信号和交通视频；行为数据包括虚拟交通场景对应的第一行为数据、方向指示信号对应的第二行为数据，以及交通视频对应的第三行为数据。

上述方向指示信号可以是视觉刺激显示模块中展示的方向箭头标记，待测人员可以在预设操作规则下根据展示的方向箭头执行相应的应激操作，完成认知反应测试，以分析待测人员的反映时长。例如，当方向箭头向左时，待测人员需左转方向盘，当方向箭头向右时待测人员需右转方向盘，当方向箭头向上是需踩加速踏板，当方向箭头向下时需踩制动踏板。上述方向指示信号可以是黑色背景，也可以是其它颜色的背景；上述展示的方向指示信号可以是画面中间随机出现方向箭头标记，也可以是移动的方向箭头标记，在此不做限定。考虑待测人员的动作反应时长为1秒左右，上述方向箭头标记的间隔时间可以是2秒，也可以是3秒。当行为刺激信号为方向指示信号时，采集控制模块可以采集待测人员的第二行为数据，包括待测人员的应激操作信息和生理特征信息。

采集控制模块可以通过视觉刺激显示模块，向待测人员展示一组方向指示信号作为第二预测试信号，例如20组随机朝向的方向箭头标记，上述方向箭头标记的出现时长可以递减。待测人员捕捉到箭头信息之后，可以按照预设操作规则执行相应操作，并在此过程中采集待测人员的应激操作信息，例如，待测人员在方向箭头标记出现2秒内的操作信号。采集控制模块可以自动计算该待测人员在第二预测试信号下的第二操作正确率，并若待测人员的第二操作正确率大于或等于预设阈值，例如90％，则进入下一步测试；若待测人员的第二操作正确率小于预设阈值，则重复上述预测试，直至待测人员的第二操作正确率达到要求，通过第二预测试阶段。待测人员通过第二预测试阶段之后，采集控制模块可以通过视觉刺激显示模块，向待测人员展示一组方向指示信号作为第二行为刺激信号，例如100组随机朝向的方向箭头标记且上述方向箭头标记的出现时长递减，同时采集控制模块可以采集待测人员的第二行为数据。

采集控制模块可以通过视觉刺激显示模块，向待测人员展示一组交通视频，获得待测人员的第三行为数据，上述第三行为数据包括待测人员在交通视频刺激下的应激操作信息和执行上述应激操作信息时的生理特征信息。上述交通视频可以通过投影展示，也可以通过显示屏展示，在此不做限定。采集控制模块可以通过视觉刺激显示模块，向待测人员展示一组交通视频作为第三预测试信号，例如20组交通视频，上述20组交通视频中可以有10组交通视频包含危险场景。待测人员通过观看交通视频，可以在交通视频的刺激下执行应激操作，例如危险场景出现时刻前后2秒的时间窗内的应激操作信息。采集控制模块可以自动计算该待测人员在第三预测试信号下的第三操作正确率，并若待测人员的第三操作正确率大于或等于预设阈值，例如80％，则进入下一步测试；若待测人员的第三操作正确率小于预设阈值，则重复上述预测试，直至待测人员的操作正确率达到要求，通过预测试阶段。待测人员通过预测试阶段之后，采集控制模块可以通过视觉刺激显示模块，向待测人员展示一组交通视频作为第三行为刺激信号，例如100组交通视频且其中50组交通视频包含危险场景，同时采集控制模块可以采集待测人员的第三行为数据。

进一步地，在获得第二行为数据和第三行为数据的基础上，采集控制模块可以将一组虚拟交通场景作为第一预测试信号展示给待测人员，并采集待测人员在第一预测试信号下的第一操作正确率，在第一操作正确率大于或等于预设阈值的情况下，将另一组虚拟交通场景作为第一行为刺激信号展示给待测人员，并采集待测人员的第一行为数据。进一步地，采集控制模块可以将第一行为数据、第二行为数据以及第三行为数据进行编码，保存至数据库。

采集控制模块在对待测人员展示上述第一预测试信号、第二预测试信号、第三预测试信号之前，可以获取待测人员输入的待测人员编号等信息，并对待测人员佩戴的测试设备进行校准。待测人员完成上述各个阶段的测试之后，采集控制模块还可以获取待测人员输入的基本信息，上述基本信息可以包括待测人员的驾驶经验信息、驾驶风格信息、测试状态信息等。上述驾驶经验信息可以包括待测人员的驾照类型、驾龄、驾驶公里数、年均公里数、年均违规次数、交通事故数等；上述驾驶风格信息可以是基于多维度驾驶风格量表评估获得的驾驶风格，上述驾驶风格可以是鲁莽性、焦虑型、愤怒型以及谨慎型。上述测试状态信息可以包括待测人员的测试反应以及主观评价等。

上述驾驶行为数据采集方法，采集控制模块通过向待测人员展示方向指示信号、交通视频以及虚拟交通场景等多种类型的行为刺激信号，可以采集待测人员在多种类型的行为刺激信号下的行为数据，为定量分析待测人员的个体行为特征提供了全面的数据基础。

在一个实施例中，在上述实施例的基础上，如图5所示，上述驾驶行为数据采集方法包括：

s401、向待测人员展示第二预测试信号，上述第二预测试信号为方向指示信号。

s402、采集待测人员在第二预测试信号刺激下的应激操作信息。

s403、将第二预测试信号下的应激操作信息，与第二预测试信号对应的预设操作信息进行比较，确定待测人员的第二操作正确率。

s404、确定第二操作正确率是否大于或等于预设阈值，若是则执行s405，若否返回执行s401。

s405、向待测人员展示第二行为刺激信号，上述第二行为刺激为方向指示信号，并采集待测人员的第二行为数据。

s406、向待测人员展示第三预测试信号，上述第三预测试信号为交通视频。

s407、采集待测人员在第三预测试信号刺激下的应激操作信息。

s408、将第三预测试信号下的应激操作信息，与第三预测试信号对应的预设操作信息进行比较，确定待测人员的第三操作正确率。

s409、确定第三操作正确率是否大于或等于预设阈值，若是则执行s406，若否返回执行s410。

s410、向待测人员展示第三行为刺激信号，上述第三行为刺激为交通视频，并采集待测人员的第三行为数据。

s411、向待测人员展示第一预测试信号，上述第一预测试信号为虚拟交通场景。

s412、采集待测人员在第一预测试信号刺激下的应激操作信息。

s413、将第一预测试信号下的应激操作信息，与第一预测试信号对应的预设操作信息进行比较，确定待测人员的第一操作正确率。

s414、确定第一操作正确率是否大于或等于预设阈值，若是则执行s415，若否返回执行s411。

s415、向待测人员展示第一行为刺激信号，上述第一行为刺激为交通视频，并采集待测人员的第一行为数据。

上述驾驶行为数据采集方法，其实现原理和技术效果与上述实施例类似，在此不做限定。

应该理解的是，虽然图2-5的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，图2-5中的至少一部分步骤可以包括多个步骤或者多个阶段，这些步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤中的步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。

在一个实施例中，提供一种驾驶行为数据测试系统，如图6所示，上述系统包括：采集控制模块101，以及与采集控制模块连接的视觉刺激显示模块102、操作动作采集模块103和生理信号采集模块104；

采集控制模块101用于执行上述驾驶行为数据采集方法；

视觉刺激显示模块102用于在采集控制模块的控制下，向待测人员呈现行为刺激信号；

操作动作采集模块103用于根据待测人员基于行为刺激信号的应激行为，生成应激操作信息；

生理信号采集模块104用于将待测人员执行应激行为时的生理特征，转换成生理特征信息。

在一个实施例中，在上述实施例的基础上，如图7所示，上述操作动作采集模块103包括转向踏板模块1031，用于根据待测人员执行的方向盘操作和制动踏板操作，生成方向盘操作信息和制动踏板操作信息。

在一个实施例中，在上述实施例的基础上，如图8所示，上述生理信号采集模块104包括：眼动采集模块1041、脑电采集模块1042、动作捕捉模块1043以及生理电信号采集模块1044。

在一个实施例中，在上述实施例的基础上，如图9所示，上述系统还包括：音频播放模块105以及模拟驾驶底座106；

音频播放模块105用于播放虚拟交通场景中的交通场景音效；

模拟驾驶底座106用于向待测人员提供转动激励和平动激励。

在一个实施例中，在上述实施例的基础上，如图10所示，上述系统还包括交通场景记录模块107，用于将虚拟交通场景中的交通状况转换成交通信息。

上述驾驶行为数据测试系统，其实现原理和技术效果与上述方法实施例类似，在此不做限定。

在一个实施例中，如图11所示，提供了一种驾驶行为数据采集装置，包括：展示单元10和采集单元20，其中：

展示单元10，用于向待测人员展示行为刺激信号；行为刺激信号包括虚拟交通场景；虚拟交通场景基于对多个驾驶人员的场景认知行为数据进行聚类分析构建而成；场景认知行为数据基于驾驶人员对预设交通视频的应激行为获得；

采集单元20，用于基于待测人员对行为刺激信号的应激响应，采集待测人员的行为数据，行为数据包括待测人员的应激操作信息以及待测人员在执行应激操作时的生理特征信息。

在一个实施例中，在上述实施例的基础上，如图12所示，上述装置还包括生成单元30，具体用于：采用预设聚类算法，对多个驾驶人员的场景认知行为数据进行聚类分析，获得多个交通视频类；交通视频类中的各交通视频具有相似的场景认知行为特征；根据各交通视频类进行场景重建，获得多个典型场景；通过设置多个典型场景的变量参数，随机生成预设数量的虚拟交通场景。

在一个实施例中，在上述实施例的基础上，如图13所示，上述装置还包括预测试单元40，上述预测试单元40包括：

展示子单元41，用于向待测人员展示预测试信号；预测试信号与行为刺激信号类型相同；

采集子单元42，用于采集待测人员在预测试信号刺激下的应激操作信息；应激操作信息包括方向盘操作信息和制动踏板操作信息；

确定子单元43，用于根据预测试信号下的应激操作信息，确定待测人员是否满足预设的测试通过要求；

执行子单元44，用于在待测人员满足测试通过要求时，则执行向待测人员展示行为刺激信号的步骤。

在一个实施例中，在上述实施例的基础上，上述确定子单元43具体用于：将预测试信号下的应激操作信息，与预测试信号对应的预设操作信息进行比较，确定待测人员的操作正确率；若操作正确率大于或等于预设阈值，则确定待测人员满足预设的测试通过要求。

在一个实施例中，在上述实施例的基础上，上述执行子单元44还用于：在操作正确率小于预设阈值时，返回执行向待测人员展示预测试信号的步骤，直至操作正确率大于或等于预设阈值。

在一个实施例中，在上述实施例的基础上，预设操作信息包括预测试信号中，危险场景出现的时间窗内的预设操作响应。

在一个实施例中，在上述实施例的基础上，生理特征信息包括眼动信息、脑电信息、生理电信息以及动作姿态信息。

在一个实施例中，在上述实施例的基础上，如图14所示，虚拟交通场景包括虚拟交通场景视频、虚拟交通场景音效以及模拟驾驶底座提供的转动激励和平动激励；上述装置还包括交互单元50，用于：根据预设规则，控制交通场景音效、转动激励以及平动激励，与待测人员的应激操作信息进行实时交互。

在一个实施例中，在上述实施例的基础上，如图15所示，上述装置还包括记录单元60，用于：记录待测人员在执行应激操作的情况下，虚拟交通场景中的交通信息。

在一个实施例中，在上述实施例的基础上，行为刺激信号还包括方向指示信号和交通视频；行为数据包括虚拟交通场景对应的第一行为数据、方向指示信号对应的第二行为数据，以及交通视频对应的第三行为数据。

关于驾驶行为数据采集装置的具体限定可以参见上文中对于驾驶行为数据采集方法的限定，在此不再赘述。上述驾驶行为数据采集装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是终端，其内部结构图可以如图16所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、通信接口、显示屏和输入装置。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的通信接口用于与外部的终端进行有线或无线方式的通信，无线方式可通过wifi、运营商网络、nfc(近场通信)或其他技术实现。该计算机程序被处理器执行时以实现一种驾驶行为数据采集方法。该计算机设备的显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏，该计算机设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是计算机设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。

本领域技术人员可以理解，图16中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。

在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器和处理器，存储器中存储有计算机程序，该处理器执行计算机程序时实现以下步骤：

向待测人员展示行为刺激信号；行为刺激信号包括虚拟交通场景；虚拟交通场景基于对多个驾驶人员的场景认知行为数据进行聚类分析构建而成；场景认知行为数据基于驾驶人员对预设交通视频的应激行为获得；

基于待测人员对行为刺激信号的应激响应，采集待测人员的行为数据，行为数据包括待测人员的应激操作信息以及待测人员在执行应激操作时的生理特征信息。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：采用预设聚类算法，对多个驾驶人员的场景认知行为数据进行聚类分析，获得多个交通视频类；交通视频类中的各交通视频具有相似的场景认知行为特征；根据各交通视频类进行场景重建，获得多个典型场景；通过设置多个典型场景的变量参数，随机生成预设数量的虚拟交通场景。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：向待测人员展示预测试信号；预测试信号与行为刺激信号类型相同；采集待测人员在预测试信号刺激下的应激操作信息；应激操作信息包括方向盘操作信息和制动踏板操作信息；根据预测试信号下的应激操作信息，确定待测人员是否满足预设的测试通过要求；若待测人员满足测试通过要求，则执行向待测人员展示行为刺激信号的步骤。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：将预测试信号下的应激操作信息，与预测试信号对应的预设操作信息进行比较，确定待测人员的操作正确率；若操作正确率大于或等于预设阈值，则确定待测人员满足预设的测试通过要求。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：若操作正确率小于预设阈值，则返回执行向待测人员展示预测试信号的步骤，直至操作正确率大于或等于预设阈值。

在一个实施例中，预设操作信息包括预测试信号中，危险场景出现的时间窗内的预设操作响应。

在一个实施例中，生理特征信息包括眼动信息、脑电信息、生理电信息以及动作姿态信息。

在一个实施例中，虚拟交通场景包括虚拟交通场景视频、虚拟交通场景音效以及模拟驾驶底座提供的转动激励和平动激励；处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：根据预设规则，控制交通场景音效、转动激励以及平动激励，与待测人员的应激操作信息进行实时交互。

在一个实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：记录待测人员在执行应激操作的情况下，虚拟交通场景中的交通信息。

在一个实施例中，行为刺激信号还包括方向指示信号和交通视频；行为数据包括虚拟交通场景对应的第一行为数据、方向指示信号对应的第二行为数据，以及交通视频对应的第三行为数据。

本实施例提供的计算机设备，其实现原理和技术效果与上述方法实施例类似，在此不再赘述。

在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：

向待测人员展示行为刺激信号；行为刺激信号包括虚拟交通场景；虚拟交通场景基于对多个驾驶人员的场景认知行为数据进行聚类分析构建而成；场景认知行为数据基于驾驶人员对预设交通视频的应激行为获得；

基于待测人员对行为刺激信号的应激响应，采集待测人员的行为数据，行为数据包括待测人员的应激操作信息以及待测人员在执行应激操作时的生理特征信息。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：采用预设聚类算法，对多个驾驶人员的场景认知行为数据进行聚类分析，获得多个交通视频类；交通视频类中的各交通视频具有相似的场景认知行为特征；根据各交通视频类进行场景重建，获得多个典型场景；通过设置多个典型场景的变量参数，随机生成预设数量的虚拟交通场景。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：向待测人员展示预测试信号；预测试信号与行为刺激信号类型相同；采集待测人员在预测试信号刺激下的应激操作信息；应激操作信息包括方向盘操作信息和制动踏板操作信息；根据预测试信号下的应激操作信息，确定待测人员是否满足预设的测试通过要求；若待测人员满足测试通过要求，则执行向待测人员展示行为刺激信号的步骤。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：将预测试信号下的应激操作信息，与预测试信号对应的预设操作信息进行比较，确定待测人员的操作正确率；若操作正确率大于或等于预设阈值，则确定待测人员满足预设的测试通过要求。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：若操作正确率小于预设阈值，则返回执行向待测人员展示预测试信号的步骤，直至操作正确率大于或等于预设阈值。

在一个实施例中，预设操作信息包括预测试信号中，危险场景出现的时间窗内的预设操作响应。

在一个实施例中，生理特征信息包括眼动信息、脑电信息、生理电信息以及动作姿态信息。

在一个实施例中，虚拟交通场景包括虚拟交通场景视频、虚拟交通场景音效以及模拟驾驶底座提供的转动激励和平动激励；计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：根据预设规则，控制交通场景音效、转动激励以及平动激励，与待测人员的应激操作信息进行实时交互。

在一个实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：记录待测人员在执行应激操作的情况下，虚拟交通场景中的交通信息。

在一个实施例中，行为刺激信号还包括方向指示信号和交通视频；行为数据包括虚拟交通场景对应的第一行为数据、方向指示信号对应的第二行为数据，以及交通视频对应的第三行为数据。

本实施例提供的计算机存储介质，其实现原理和技术效果与上述方法实施例类似，在此不再赘述。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器(read-onlymemory，rom)、磁带、软盘、闪存或光存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器(randomaccessmemory，ram)或外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，ram可以是多种形式，比如静态随机存取存储器(staticrandomaccessmemory，sram)或动态随机存取存储器(dynamicrandomaccessmemory，dram)等。

以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。