随着智能交通系统的快速发展，如何高效识别异常驾驶行为成为提升道路安全的关键问题。传统的人工监控或规则引擎方法已难以满足实时性和准确性的需求，而基于机器学习的异常驾驶行为识别技术为解决这一问题提供了新的思路。

机器学习技术通过分析大量驾驶数据，能够自动学习正常与异常驾驶行为的特征差异。常见的异常行为包括急加速、急刹车、频繁变道、疲劳驾驶等。通过车载传感器或摄像头采集的实时数据，如车速、加速度、方向盘转角、车道偏离等，机器学习模型可以快速判断当前驾驶行为是否异常。

在实际应用中，深度学习模型如卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）表现尤为突出。CNN擅长处理图像数据，例如通过车载摄像头捕捉的驾驶员面部表情或道路场景；LSTM则适用于时序数据分析，如连续的速度变化或方向盘操作。此外，集成学习方法通过结合多个模型的优势，可以进一步提升识别准确率。

实时性是异常驾驶行为识别的核心要求之一。边缘计算技术的引入使得数据处理可以在车载终端完成，避免云端传输的延迟问题。同时，轻量化的模型设计确保在有限的计算资源下仍能高效运行。

这项技术的应用场景广泛，包括但不限于：

1. 商用车队管理：实时监控驾驶员行为，降低事故风险；

2. 保险行业：基于驾驶行为数据定制个性化保费方案；

3. 自动驾驶系统：作为安全冗余机制，及时接管异常情况。

尽管该技术前景广阔，但仍面临数据隐私、模型泛化能力等挑战。未来，随着5G通信和车路协同技术的发展，异常驾驶行为识别将更加精准和高效，为智能交通系统提供坚实的安全保障。