摘要：利用大众普遍使用的智能手环设计了驾驶人愤怒驾驶行为检测方法,为愤怒驾驶行为有效监测提供了新的途径和方法。本文招聘50名驾驶人开展模拟驾驶实验,设计了引发愤怒的模拟驾驶场景,利用手环采集数据获取心率指标HR和***、SDNN、RMSSD、PNN50、SDSD、HF、LF、LF/HF八个心率变异性(HRV)指标,对采集指标与愤怒驾驶行为进行关联研究,筛选显著性影响指标,利用支持向量机(SVM)、K-近邻(KNN)和线性判别分析(LDA)3种方法建立愤怒驾驶行为检测模型,并对其进行验证。结果表明:KNN算法的模型愤怒识别效果最好,对愤怒强度识别的准确率能达到75%,对愤怒状态识别的准确率为86%。结果表明:可穿戴式设备(智能手环)可以合理地检测驾驶人的愤怒情绪状态及愤怒情绪强度。