根据世界卫生组织的数据，超过90%的交通事故是由人为原因导致的。为了确保道路安全的有效管理，开发预测驾驶员风险行为的模型和相关理论显得尤为关键。实际上，驾驶员的行为受到多个因素的综合影响，这包括驾驶员的态度、车辆的特性、道路的基本设施以及周围的环境状况。但是，目前的研究在某些方面存在限制，如知识的获取、存在的偏见、假设以及解释上的问题等。

为了更有效地识别和预测驾驶员的风险行为，广东省科技图书馆（广东省科学院信息研究所）〔简称粤科图（信息所）〕钟俏婷博士提出了一个基于案例推理的风险行为预测模型。所提模型基于案例库相似条件，并考虑了与超速驾驶关联的一系列高度复杂的风险因子，从而为目标场景下的驾驶员行为提供了预测。

驾驶员超速行为预测示意图

经过四个模拟场景数据的实证检验，新建立的案例推理模型较传统计量模型对驾驶员风险行为预测具有更高的真阳性率和预测精度。

相关研究成果在第七届IEEE交通信息与安全国际学术会议（The IEEE International Conference on Transportation Information and Safety）上发布，相关会议论文被EI Compendex收录，粤科图（信息所）钟俏婷博士为论文第一作者。

文章链接：https://doi.org/10.1109/ICTIS60134.2023.10243779

(产业与科技战略研究中心 钟俏婷 供稿）