在智能交通系统中，如何通过结合眼动追踪和手部动作分析来提高驾驶分心检测的准确率？

针对智能交通系统中驾驶分心检测的准确性问题，结合眼动追踪与手部动作分析是一种有效的方法。为了深入研究这一课题，你可以参考这篇论文《基于眼动与手部行为识别的驾驶分心检测算法研究》。

参考资源链接：[驾驶分心检测：眼动与手部行为识别算法的研究](https://wenku.csdn.net/doc/5hm8fp9ig9?spm=1055.2569.3001.10343)

在实际应用中，首先需要对驾驶者进行实时的眼动追踪，记录其眼睛注视的轨迹、注视点停留时间和眨眼频率等数据，这些数据可以反映出驾驶者的视觉注意力分布。与此同时，计算机视觉技术可以用来捕捉驾驶者的手部动作，如手部在方向盘上的位置、移动速度和动作模式等。通过分析这些数据，可以推断出驾驶员是否分心，例如，当驾驶员的视线长时间偏离路面或手部离开方向盘时，可能表明他们没有集中注意力驾驶。

结合眼动与手部动作数据进行分析时，采用机器学习和深度学习算法能够提高检测的准确性。具体来说，可以使用卷积神经网络（CNN）来提取和分析手部动作图像特征，而循环神经网络（RNN）或长短期记忆网络（LSTM）则更适合处理眼动追踪数据中的时间序列特征。为了进一步提升检测准确率，可以采用融合策略，将眼动特征与手部动作特征联合起来进行模型训练。

为了验证模型的有效性，需要在不同条件下进行大量实验，并评估模型在各种驾驶场景中的性能，确保算法能够在复杂多变的实际环境中保持较高的检测准确性。通过持续的优化和调整模型参数，可以不断完善算法，提高其在真实世界驾驶场景中的适应性和准确性。

参考资源链接：[驾驶分心检测：眼动与手部行为识别算法的研究](https://wenku.csdn.net/doc/5hm8fp9ig9?spm=1055.2569.3001.10343)