由K-均值聚类结果可知，采用驾驶人的血流量脉冲（BVP）和皮肤电导（SC）这两个特征指标能够实现对驾驶行为险态的分级。为了更加准确地探讨不同险态等级下驾驶人BVP 和SC 的变化规律，采用箱线图（如图）绘制两个特征指标在不同险态等级下的分布图，进而识别数据集中的异常值。其识别结果如图4-13 和图4-14 所示。
图4-13 不同险态等级下BVP 分布
图4-14 不同险态等级下SC 分布
（注：图中“o”表示为温和异常值，“*”表示为极端异常值）
从图4-13 中可以看出，随着驾驶行为险态等级的提高，驾驶人BVP 的平均值也逐渐增加，且没有出现异常值。而箱线图4-14 显示，统计过程中，可忽略等级下的第172、178、186 号场景的SC 值为温和异常值，而不可容忍等级下的第239、247、249、253、257、258 号场景的SC 值也为温和异常值。考虑到异常值数量较少，为了规避由于异常值而导致的统计结果偏差，对不同驾驶行为险态等级下BVP、SC 值的变化特性进行分析前，应先将出现异常的9 组场景进行删除处理。通过采用SPSS 软件进行分析求解得到驾驶人BVP、SC 在不同驾驶行为险态等级下的变化特性，如表4-7 所示。(www.xing528.com)
表4-7 不同驾驶行为等级下生理变化特性
研究结果表明：当驾驶人处于不可容忍的危险等级时，其生理参数BVP和SC 的平均值、最小值、最大值和两极差都处于最高水平。在同一驾驶行为险态等级下，不同驾驶人在不同交通场景下的BVP 和SC 值具有一定的差异性，但是总体而言分布还是比较集中的。
对不同驾驶行为险态等级下驾驶人的BVP 和SC 值进行差异性分析，得到如表4-8 所示的显著差异性统计，单因素方差分析结果表明：BVP 和SC两个指标在不同驾驶行为险态等级下差异性显著（p=0.00＜0.05），即采用这两个指标能够对驾驶行为险态进行分级。
表4-8 单因素方差分析结果
免责声明：以上内容源自网络，版权归原作者所有，如有侵犯您的原创版权请告知，我们将尽快删除相关内容。
