1. 研究目的与意义（文献综述）
1.1研究背景和目的
随着国家的不断进步，我国的汽车工业讯速发展。同时，人们的生活水平又不断提高，汽车，成为了千家万户必不可少的交通工具。公安部交通管理局发布统计数据显示，2018年全国新注册登记机动车3172万辆，机动车保有量已达3.27亿辆，其中汽车2.4亿辆，小型载客汽车首次突破2亿辆；机动车驾驶人突破4亿人，达4.09亿人，其中汽车驾驶人3.69亿人。截至2018年底，全国汽车保有量达2.4亿辆，比2017年增加2285万辆，增长10.51%。全国有61个城市的汽车保有量超过百万辆，27个城市超200万辆，其中，北京、成都、重庆、上海、苏州、郑州、深圳、西安等8个城市超300万辆，天津、武汉、东莞3个城市接近300万辆。然而，在车辆保有量飞速增长的同时，交通事故的发生频率以及次数也随之增加。2018年，我国汽车发生交通事故166906起，导致46161人死亡，169046人受伤，直接财产损失118671.6万元。人们已经引起了对其负面影响的高度重视。如何有效的监控车辆驾驶状态，预防交通事故的发生，提高营运车辆的安全性，成为了亟待解决的问题。
2. 研究的基本内容与方案
2.1.基本内容
本文主要的研究内容是以车联网为基础对营运车辆危险驾驶状态进行研究，主要分为两个方面的内容：一是对危险驾驶状态分类的研究；二是对危险驾驶状态判别研究。
（1）对车辆危险驾驶状态分类研究。车辆典型危险驾驶状态是指影响车道安全保持稳定性、车辆相对间距控制安全性、车辆速度/方向控制稳定性等状态表征[11]。根据以往对车辆危险驾驶状态的研究，可以将其大致分为两类：纵向危险驾驶状态和横向危险驾驶状态。其中纵向危险驾驶状态又可分为超速（表征参数：车速，道路限速）、跟车过近（与前车车尾车间距）和急减速与急加速（车辆纵向加速度）三类。横向危险驾驶状态可分为换道频繁（横向位移距离和频率）和急转弯（横摆角速度）[12]。
3. 研究计划与安排
| 2020年2月24日-3月15日 | 文献阅读，并完成开题报告 |
| 2020年3月16日-3月26日 | 学习风险识别方法，学习复杂网络建模方法及相关软件的使用 |
| 2020年3月27日-4月2日 | 参照相关论文确定研究思路 |
| 2020年4月3日-4月30日 | 按照开题报告和研究计划开展研究工作 |
| 2020年5月1日-5月14日 | 论文初稿 |
| 2020年5月14日-5月22日 | 论文修改、打印、装订；对论文进一步完善 |
| 2020年5月23日-5月31日 | 论文送审，并准备答辩 |
4. 参考文献（12篇以上）
[1]郭孜政，陈崇双，王欣. 基于贝叶斯判别的驾驶行为危险状态辨识[j]. 西南交通大学学报，2009，44(05)：771-775.
[2]崔子岩，汪剑鸣，金光浩. 基于时序性面部动作信息的驾驶员状态检测框架[j]. 计算机应用研究，2019，36（11）：3276-3480.
[3]赵妍. 公交驾驶员状态监测及紧急情况处理系统[j]. 山西建筑，2019，45（11）：194-195.
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