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多模态数据融合的驾驶员分心行为识别研究
一、引言
随着汽车科技的快速发展和智能化水平的提升，驾驶员分心行为已成为道路交通安全领域的重要研究课题。多模态数据融合技术为驾驶员分心行为的识别提供了新的可能。本研究旨在探讨多模态数据融合技术在驾驶员分心行为识别中的应用，通过收集和分析驾驶员的行为、生理以及环境等多方面的数据，以提高道路交通安全。
二、研究背景及意义
驾驶员分心行为是指在驾驶过程中，由于各种原因导致驾驶员的注意力从驾驶任务上转移，从而可能引发交通事故。据统计，分心驾驶是导致交通事故的重要原因之一。因此，对驾驶员分心行为的识别和预防显得尤为重要。多模态数据融合技术能够综合利用多种数据源，提
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