司机疲劳智能检测系统产品介绍
疲劳驾驶预警系统
物流行业
物流行业也是疲劳驾驶预警系统的应 用场景之一。物流车辆在运输过程中 需要长时间连续行驶，驾驶员容易疲 劳，导致驾驶能力下降。
通过使用疲劳驾驶预警系统，物流公 司可以更好地监控驾驶员的疲劳状态 ，采取必要的措施，如安排休息时间 、更换驾驶员等，确保运输安全。
公共交通行业
01
公共交通行业同样关注疲劳驾驶问题 。公交车、出租车等公共交通工具在 城市中穿梭，驾驶员需要保持高度警 觉和集中注意力。
多模态融合
将多种信息源进行融合，包括驾驶员生理数据、车辆状态、环境感 知等，提高预警系统的全面性和准确性。
应用场景拓展
自动驾驶车辆
01
疲劳驾驶预警系统将成为自动驾驶车辆的必备安全配置，提高
道路交通的安全性和可靠性。
公共交通工具
02
在公共交通工具如公交车、出租车等推广应用疲劳驾驶预警系
统，降低因疲劳驾驶引发的交通事故风险。
解决方案
通过规模化生产和技术创新，降低系 统成本。同时，政府和社会各界可以 通过政策支持和资金投入，推动疲劳 驾驶预警系统的普及和应用。
06 未来展望
技术发展趋势
智能化
利用人工智能和机器学习技术，实现疲劳驾驶预警系统的自适应 和自主学习，提高预警准确率。
实时监测
通过高精度传感器和算法，实现驾驶员生理状态和车辆行驶状态的 实时监测，及时发出预警。
疲劳驾驶可能导致严重的 交通事故，对驾驶员和乘 客的生命安全构成威胁。
影响道路交通秩序
疲劳驾驶可能导致交通拥 堵和混乱，影响道路交通 的正常秩序。
疲劳驾驶预警系统的必要性
提高道路安全性
促进道路交通文明
通过实时监测驾驶员的疲劳状态，预 警系统可以提醒驾驶员及时休息，降 低交通事故风险，提高道路安全性。
《智能网联汽车运行与维护》-教学课件-20-情境五 任务五 驾驶员疲劳监测(DFM)系统运行与检查
实施时间
启时动间计到时！器
时间限制：
90min
检查评估
小组互检
是否对DFM系统摄像头遮挡物进行清理 是否在DFM系统启动后再检查疲劳监测功能 工具、设备是否整理恢复 实训工位是否打扫干净 工作页是否填写完整
任务总结
课后作业
复习
本节课知识点和实操技能
预习
智能网联汽车外观及客舱运行与维护相关 教学内容
提示信号检查
DFM系统功能检查内容
声音提示
触觉提示
检查DFM系统是否采用声学、触觉及光学信号中的至 少两种信号进行提示。若未发出提示信号或提示信号缺 失，应对DFM系统或提示单元进行检测维修。
光学信号提示
知识讲解
实车演示
——IPA系统按键功能及操作流程
分组计划
指定分组 指定组长
分组计划
确定分工
DFM系统功能检查内容
检查DFM系统手动功能关闭以后是否能通过 手动功能关闭装置开启DFM系统
若无法关闭DFM系统或DFM系统关闭后无法 开启问题，可以重新打开启动开关
若问题仍然存在，应对DFM系统进行检测维 修
知识讲解
疲劳监测功能
DFM系统功能检查内容
连续打哈 欠
眨眼/低 头
闭眼三秒 钟
知识讲解
知识讲解
DFM系统摄像头安装位置
DFM系统利用摄像头（非 接触式图像传感器）采集 驾驶员面部信息，摄像头 安装位置必须保证能时刻 监测到驾驶员面部
左侧A柱内侧
转向管柱
内后视镜 天窗组合开关
知识讲解
实车演示
——DFM系统摄像头位置
知识讲解
DFM系统功能运行条件
当车速或连续驾驶时长达到规定值 后DFM系统才能启动
基于智能手环的动车司机疲劳驾驶检测系统
收稿日期：2017-03-14基金项目：中国铁路总公司科技研究开发计划课题（J2016X011）。
作者简介：杨 栋，研究实习员。
文章编号：1005-8451（2017）08-0013-03基于智能手环的动车司机疲劳驾驶检测系统杨 栋（中国铁道科学研究院 电子计算技术研究所，北京 100081）摘 要：基于智能手环的动车司机疲劳驾驶检测系统可对疲劳驾驶行为进行报警，对高速铁路行车安全至关重要。
本文阐述系统的整体设计和各模块功能，分析智能手环的工作原理和手部加速度信息的采集过程。
在分析动车司精神状态与手部运动关系的基础上，给出手部运动系数的概念，并运用K-means 聚类算法进行分析处理，提出一种动车司机疲劳驾驶检测模型。
在动车组驾驶室搭建原型系统，阐述系统的实现过程，并在高速铁路试验段进行试验，试验结果表明，该系统对司机疲劳驾驶检测的准确率达到93.6%。
关键词：疲劳驾驶；K-means 算法；智能手环 中图分类号：U29∶TP39 文献标识码：AFatigue driving detection system for EMU drivers based on smart braceletYANG Dong( Institute of Computing Technologies, China Academy of Railway Sciences, Beijing 100081, China )Abstract: Fatigue driving detection system for EMU drivers based on smart bracelet can alarm the fatigue driving behavior, which is very important to the traffic safety of high-speed railway. This article described the overall design of the system and the function of each module, analyzed the working principle of smart bracelet and the acquisition process of hand acceleration information, based on the analysis of the relationship between the mental state and the hand movement, given the concept of motion coefficient of the hand part, used K-means clustering algorithm for analysis and processing, proposed a fatigue driving detection model for EMU drivers, described the implementation process of the system, built a prototype system in the EMU cab, carried out experiments in the high-speed railway test section. Experimental results showed that the system had higher accuracy in fatigue driving detection Keywords: fatigue driving; K-means algorithm; smart bracelet截止2016年底，中国高速铁路运营总里程为2.2万km ，高速铁路的飞速发展，促进了经济繁荣，方便了人民生活，同时也对运输安全提出了更高的要求。
沃尔沃xc60疲劳驾驶提醒工作原理
沃尔沃xc60疲劳驾驶提醒工作原理沃尔沃XC60是一款豪华SUV车型，拥有多项智能驾驶辅助系统，其中之一就是疲劳驾驶提醒系统。
本文将介绍沃尔沃XC60疲劳驾驶提醒的工作原理。
疲劳驾驶是一种十分危险的行为，长时间的驾驶会使驾驶者产生疲劳感，进而降低驾驶的反应能力和注意力，容易发生交通事故。
为了提高驾驶者的安全性，沃尔沃XC60配备了疲劳驾驶提醒系统。
沃尔沃XC60疲劳驾驶提醒系统的工作原理是通过监测驾驶者的驾驶行为和生理状况，及时发出提醒，以防止疲劳驾驶。
具体来说，系统通过多个传感器和摄像头实时监测以下几个方面的信息：1. 方向盘操作：系统会监测驾驶者的方向盘操作情况，例如方向盘的转动角度、频率和力度等。
如果发现驾驶者的方向盘操作变得不稳定或异常，系统会判断驾驶者可能正在疲劳驾驶，并通过声音或图像等方式提醒驾驶者。
2. 车道偏离：系统会监测车辆在道路上的行驶情况，包括车辆的位置和车道线的位置。
如果发现车辆频繁偏离车道线或无意识地越过车道线，系统将认为驾驶者可能疲劳，并及时提醒驾驶者。
3. 目光识别：系统还配备了一个摄像头，用于监测驾驶者的眼睛和脸部表情。
通过分析眼睛的瞳孔大小和眨眼次数等数据，系统可以判断驾驶者是否出现疲劳的迹象。
例如，如果驾驶者的眼睛频繁闭合或目光呆滞，系统将发出提醒。
4. 驾驶时间和速度：系统会记录驾驶者的行驶时间和速度等信息。
如果驾驶者在长时间内保持高速行驶或连续驾驶时间过长，系统将提醒驾驶者休息一下，以防止疲劳驾驶。
总的来说，沃尔沃XC60疲劳驾驶提醒系统通过多种传感器和摄像头的监测，实时分析驾驶者的驾驶行为和生理状况，及时提醒驾驶者注意休息，以确保驾驶安全。
这个系统的出现为驾驶者提供了一种有效的安全保障，帮助驾驶者避免因疲劳而导致的交通事故。
当然，尽管沃尔沃XC60疲劳驾驶提醒系统可以有效提醒驾驶者注意休息，但驾驶者仍然需要自觉遵守交通规则，保持良好的驾驶习惯，合理安排驾驶时间，避免长时间疲劳驾驶。
司机疲劳驾驶检测系统设计
司机疲劳驾驶检测系统设计摘要：随着社会经济的发展，商用长途运输车越来越多，司机为了追求经济效益，经常罔顾交通法的规定疲劳驾驶，而一些私家车也因为各种各样的原因经常铤而走险疲劳驾驶，酿成很多人间惨剧。
为了减少减轻司机的精神压力并对疲劳及时提示预警，本论文以计算机视觉技术为主体，设计实用操作简单的疲劳驾驶检测系统，辅助驾驶员安全驾驶。
司机疲劳驾驶实时检测系统在实际应用中有很重要的意义。
设计了一个利用图像分析的方法，通过测量PERCLOS指标值来进行疲劳判断的该类系统。
系统首先对图像进行预处理，然后采用基于YCbCr颜色空间肤色模型进行人脸粗定位，根据人脸特征，逐次进行人眼区域缩小；最后通过对边缘信息进行先验知识结合积分投影的方法进行人眼定位和闭合度测量。
考虑到视频图像序列帧与帧之间的相关性，采用线性运动预测的方法对人眼进行跟踪，减少了系统的运算量。
实验结果表明系统能实时、准确地反映司机的疲劳状态。
关键词：疲劳驾驶人脸检测肤色检测交通安全疲劳判断总结目录摘要 Abstract1.疲劳驾驶检测系统研究背景与意义2.疲劳驾驶检测系统研究与实现2.1国内外疲劳驾驶检测系统研究现状2.1.1国外疲劳驾驶检测系统的研究成果2.1.2国内疲劳驾驶检测系统的研究现状2.2疲劳驾驶检测系统浅析2.3驾驶员疲劳检测系统的研究2.3.1人脸检测2.3.2人眼定位2.3.3疲劳程度的综合判定3.基于人脸特征的列车司机疲劳驾驶检测与识别系统研究3.1研究内容及目标3.1.1基于人脸特征的疲劳驾驶检测与识别算法开发 3.1.2疲劳驾驶检测与识别算法OSP移植 3.2基于Adaboost算法的人脸检测 3.2.1人脸检测技术概述3.2.2Adaboost人脸检测算法3.3基于Adaboost算法的人脸检测软件实现 3.3.1.样本训练过程3.3.2人脸检测程序3.4人眼检测与人眼状态分析算法 3.4.1基于Adaboost的人眼检测算法 3.4.2人眼级联分类器效果分析 3.4.3人眼状态分析算法4.基于贝叶斯网络的驾驶疲劳程度识别模型4.1基于贝叶斯网络模型的驾驶疲劳程度识别4.2驾驶疲劳程度识别模型4.2.1驾驶疲劳贝叶斯网络结构4.2.2贝叶斯网络条件概率表的确定4.2.3驾驶疲劳程度贝叶斯网络识别模型4.3模型有效性验证5.基于FPGA的疲劳驾驶检测系统设计5.1疲劳驾驶检测系统总体设计方案5.1.1系统红外光源原理5.1.2系统总体设计5.2系统硬件设计与实现5.2.1系统硬件总体架构5.2.2图像采集电路设计总结5.2.3主控板设计5.2.4辅助电路设计5.2.5系统硬件电路的物理测试6.基于 NiosII 多核驾驶疲劳检测系统设计 6.1系统介绍6.2系统关键模块设计6.2.1图像采集模块设计6.2.2图像处理算法6.2.3图像处理算法硬件加速的实现6.2.4数据存储模块设计7.疲劳驾驶预警系统的研究进展7.1预警系统的组成及工作原理7.2典型的疲劳驾驶预警系统7.3疲劳驾驶预警系统比较7.4发展趋势8.新型多功能驾驶员状态监测系统设计8.1无线脑电信号采集和分析8.1.1情绪预警8.1.2疲劳监测8.1.3突发疾病监测8.2酒精监测9.多源信息融合在驾驶疲劳检测中的应用9.1驾驶疲劳特征9.1.1PERCLOS值的计算9.1.2行驶方向改变与驾驶员反应不一致情况9.1.3方向盘动作状态9.1.4连续驾驶时间9.1.5实际时间参数9.2模糊神经网络疲劳识别9.2.1疲劳度量化。
汽车驾驶员疲劳监测系统的原理和应用
汽车驾驶员疲劳监测系统的原理和应用随着交通事故的增加和高速公路的普及，驾驶员疲劳成为导致交通事故的一个主要原因。
为了提高行车安全，汽车驾驶员疲劳监测系统被广泛研究和应用。
本文将介绍汽车驾驶员疲劳监测系统的原理和应用，并探讨其在驾驶安全领域的前景。
一、原理汽车驾驶员疲劳监测系统的核心原理是利用先进的传感技术和人工智能算法，对驾驶员的生理和行为特征进行实时监测和分析，以识别驾驶员的疲劳程度。
其主要包括以下几个方面的原理：1. 视觉监测通过摄像头或红外线传感器等设备，对驾驶员的眼睛进行持续监测，以检测驾驶员的眼睛运动情况、眨眼频率和瞳孔变化等。
疲劳驾驶时，驾驶员的眼睛活动会减少，眨眼频率下降，瞳孔会有明显的变化。
2. 身体姿态监测通过车内的加速度传感器或压力传感器等设备，对驾驶员的身体姿态进行实时监测。
当驾驶员疲劳时，身体姿态会出现明显的变化，如头部偏向、身体变得不稳定等。
3. 驾驶行为监测利用车辆的传感器和行为识别算法，对驾驶员的驾驶行为进行监测和识别。
疲劳驾驶时，驾驶员的车速会出现明显波动，转向灵活性下降，频繁变道等。
4. 生理指标监测通过心率传感器、体温传感器等设备，实时监测驾驶员的生理指标，如心率、体温等。
疲劳驾驶时，驾驶员的心率和体温会有明显的变化。
以上原理可以结合使用，综合判断驾驶员是否疲劳，从而及时发出警报或采取相应的措施，提醒驾驶员注意休息或进行安全驾驶。
二、应用汽车驾驶员疲劳监测系统的应用可分为两个方面：预警和数据分析。
1. 预警一旦疲劳监测系统检测到驾驶员出现疲劳或注意力不集中的情况，系统会自动发出警报，提醒驾驶员需要休息或采取相应的措施。
例如，系统可以通过声音、震动、闪光灯等方式，向驾驶员发出警示信号。
这样可以有效地提高驾驶员的警觉性和反应能力，从而降低事故的发生率。
2. 数据分析疲劳监测系统还可以将监测到的数据进行分析和记录，为驾驶员和交通管理部门提供宝贵的信息。
通过对大量驾驶员疲劳数据的收集和分析，可以识别出疲劳驾驶的规律和特征，为制定相关政策和措施提供依据。
疲劳驾驶预警系统
疲劳驾驶预警系统正文：1：引言疲劳驾驶是导致交通事故的主要原因之一。
为了提高交通安全，疲劳驾驶预警系统应运而生。
本文档旨在描述疲劳驾驶预警系统的设计和功能，以供参考使用。
2：系统概述疲劳驾驶预警系统主要由以下模块组成：2.1 前置摄像头该模块用于实时监测驾驶员的眼睛和面部表情，以便检测疲劳驾驶行为。
2.2 图像处理模块该模块负责对前置摄像头捕获的图像进行处理和分析，以提取关键特征并识别疲劳驾驶行为。
2.3 预警系统该模块通过声音、振动或其他方式向驾驶员发出警示，提醒其注意安全驾驶。
3：系统功能疲劳驾驶预警系统具有以下功能：3.1 眼睛状态检测系统可以检测驾驶员的眼睛状态，包括闭眼、打哈欠等，以判断是否存在疲劳驾驶行为。
3.2 面部表情识别系统可以识别驾驶员的面部表情，如困倦、疲惫等，以辅助判断是否存在疲劳驾驶行为。
3.3 驾驶行为分析系统可以分析驾驶员的驾驶行为，如频繁变道、失去控制等，以提前预警可能的疲劳驾驶风险。
3.4 实时监控和预警系统可以实时监控驾驶员的状态，并在检测到疲劳驾驶行为时及时发出警示，以提醒驾驶员注意安全。
4：系统设计4.1 前置摄像头的选择和安装选择高清晰度、广角的前置摄像头，并合理安装在驾驶员面前的适当位置，以保证对驾驶员的准确监测。
4.2 图像处理算法的设计与实现设计和实现基于计算机视觉的图像处理算法，用于从摄像头获取的图像中提取关键特征并对疲劳驾驶行为进行识别。
4.3 预警系统的设计与实现设计和实现预警系统，根据检测到的疲劳驾驶行为向驾驶员发出适当的警示，如声音、振动等。
5：系统测试与验证为了验证系统的有效性和鲁棒性，需要进行大量的测试和验证工作，包括模拟实际驾驶场景、收集真实数据等。
6：系统优化与改进基于测试和验证结果，对系统进行优化和改进，提升系统的性能和可靠性。
附件：本文档没有涉及附件。
法律名词及注释：1：疲劳驾驶：驾驶员由于长时间连续驾驶而导致精神疲劳和注意力不集中的行为。
《基于机器视觉的驾驶员疲劳状态检测系统研究》
《基于机器视觉的驾驶员疲劳状态检测系统研究》一、引言驾驶员疲劳是引发交通事故的重要因素之一。
在道路交通安全中，对于驾驶员的疲劳状态检测至关重要。
近年来，随着机器视觉技术的不断发展，基于机器视觉的驾驶员疲劳状态检测系统逐渐成为研究的热点。
本文旨在研究基于机器视觉的驾驶员疲劳状态检测系统，以提高道路交通安全性。
二、机器视觉技术概述机器视觉技术是通过模拟人眼和大脑的视觉功能，利用计算机和图像处理技术对图像进行捕捉、处理、分析和理解的技术。
在驾驶员疲劳状态检测中，机器视觉技术可以通过对驾驶员的面部特征进行捕捉和分析，判断其是否处于疲劳状态。
三、驾驶员疲劳状态检测系统研究基于机器视觉的驾驶员疲劳状态检测系统主要包括图像采集、预处理、特征提取和状态识别等步骤。
1. 图像采集图像采集是驾驶员疲劳状态检测的第一步。
通过在车辆内部安装摄像头，实时捕捉驾驶员的面部图像。
为了保证图像的清晰度和准确性，需要选择合适的摄像头和照明条件。
2. 图像预处理图像预处理是对采集到的图像进行去噪、增强和二值化等处理，以提高图像的质量和对比度，便于后续的特征提取。
常用的预处理方法包括灰度化、直方图均衡化、滤波等。
3. 特征提取特征提取是驾驶员疲劳状态检测的关键步骤。
通过对预处理后的图像进行特征提取，可以获取到驾驶员的面部特征，如眼睛、嘴巴等。
常用的特征提取方法包括基于模板匹配的方法、基于机器学习的方法等。
4. 状态识别状态识别是通过将提取的特征与预设的疲劳状态模型进行比对，判断驾驶员是否处于疲劳状态。
常用的方法包括基于规则的方法、基于统计的方法和基于深度学习的方法等。
其中，基于深度学习的方法可以自动学习和提取特征，具有较高的准确性和鲁棒性。
四、系统实现与应用基于机器视觉的驾驶员疲劳状态检测系统可以通过嵌入式系统或云计算平台实现。
在嵌入式系统中，可以通过FPGA或ASIC等技术对图像进行快速处理，实现实时监测。
在云计算平台中，可以通过云计算技术对大量数据进行处理和分析，提高系统的准确性和可靠性。
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系统功能
功能
疲劳识别
注意力识别
摄像头遮挡识别 报警信息推送 报警照片上传
精确定位功能
描述 分析双眼闭合度与闭合时间，结合嘴巴是否打哈欠，判别驾驶员是否疲劳 状态，如有发出报警提示，灵敏度可调节。 分析头部姿态、眼睛视线等判断驾驶员注意力是否集中，如有长时间没有 专注开车，发出报警提示，灵敏度可调节。 如摄像头不小心或被故意遮挡导致识别失败，发出报警提示并保存录像。
系统监测流程
镜头
图像捕捉
疲劳报警
生物特征分析 疲劳模式识别
面部识别
图像存储
疲劳检测系统
人像特征数据
车载定位终端
车辆位置管理系统
系统特点
及时性：产品能在驾驶员行为发生后1S做出反应； 准确性：报警推送准确率达到90%以上，误报率小于10%； 非接触性：设备安装后，不影响驾驶习惯和驾驶环境； 体验友好：多种模式报警声音提示，报警消息可推送至手机终端； 良好适应性：产品适应不同性别、年龄、肤色的驾驶员，支持白天、黑夜；
1
项目背景
2
系统介绍
3
技术创新点
4
应用案例
市场背景
交通安全事故主要源于司机意识的不清醒，铁路运营过程中也存在司机疲劳 驾驶的安全隐患，一旦发生事故，危害性非常严重；
驾驶疲劳是指驾驶人在长时间连续行车后，产生生理机能和心理机能的失调， 而在客观上出现驾驶技能下降的现象；
驾驶人睡眠质量差或不足，长时间驾驶车辆，都容易出现驾和运动等诸方面；
驾驶”，并回传当前抓拍图片（视频？）和列车位置信息；
>15
5
等级1：注意力不集中，报“请专心驾驶”，并回传当前
抓拍图片和列车位置信息；
>5
5
等级1：摄像头被遮挡，并回传当前抓拍图片和列车位置
信息；
1
项目背景
2
系统介绍
3
技术创新点
4
应用案例
系统优势
基于生物特征的头部姿态分析：
分析人体关键特征点连续变化情况，可以 得到驾驶员动作行为。
行为识别技术，根据提取的人体关键点的特征信息，如位置，大小，张 合，睁闭，角度等，采用深度神经网络对人的行为进行识别，判断驾驶 员是否疲劳状态，是否注意力不集中状态。
系统优势
高精度组合定位：
GPS+北斗+惯导组合定位，实时获取列车准确位置信息； 并根据列车位置信息测算列车速度，根据车速设置报警策略； 可根据需求加入RTK差分基站定位模块，定位精度能达厘米级；
1
项目背景
2
系统介绍
3
技术创新点
4
应用案例
THANKS!
实时的位置信息，上传疲劳监测系统后台； 疲劳监测系统后台收到车载设备上传的现场信息，生成警告提示，安全管理
员对警告消息进行处理；
系统架构
GPS & 北斗 车载设备 车载设备 车载设备
运营商 公网
差分 基站
安 全 防火墙 管
数据接收 服务器
位置网 服务器
理
中
心
安全认证 交换
路由
应用 服务器
车载设备上传的现场 信息告警信息，安全 管理员可以通过手持 终端和司机联系
系统可设置是否将报警信息推送至手机终端。
一旦系统识别驾驶员有危险驾驶行为，保存当前照片，并自动回传至后台， 提醒安全员处理。 GPS + 北斗 + 惯导组合定位，精确定位列车位置，可根据位置变化测算 车速，根据车速做不同的报警策略。
系统识别策略
识别类型
疲劳闭眼 识别
疲劳打哈欠 识别
注意力 识别 摄像头遮挡 识别
1
项目背景
2
系统介绍
3
技术创新点
4
应用案例
系统介绍
对司机状态监测，避免司机疲劳驾驶的行为，保证车辆的行驶安全； 根据采集的人体关键特征点信息，分析判断是否有疲劳驾驶的行为； 一旦发现，立刻发出报警提醒司机，可以将报警信息推送到指定手机上； 车载设备自动抓拍照片（是否可以抓视频？回传前后1分钟？），结合车辆
车速 触发时间 报警策略 （km/h） （秒）
>10
1
等级1：闭眼1秒，蜂鸣器报警；
等级2：闭眼3秒，蜂鸣器报警并报“请专心驾驶”；
等级3：闭眼5秒，短促蜂鸣器报警并报“请专心驾驶”，
并回传当前抓拍图片和列车位置信息；
>10
3
等级1：打哈欠3秒，报“请专心驾驶”；
等级2：连续多次打哈欠，短促蜂鸣器报警并报“请专心
生物识别技术，根据提取的人体关键点的 特征信息，如位置，大小，张合，睁闭， 角度等，采用深度神经网络对人的行为进 行识别，判断驾驶员是否疲劳状态，是否 注意力不集中状态。
系统优势
基于生物特征的头部姿态分析：
人体特征点定位对分析人体行为至关重要，分析关键点连续变化情况， 可以得到驾驶员动作行为。