道路交通安全向来是社会重大安全问题之一,关系到人民群众的生命财产安全。驾驶员的危险驾驶行为是引发交通安全事故的重要原因。及时发现这些危险驾驶行为并通知驾驶员做出响应,能有效的减少交通事故的发生。现在随着科技的飞速发展,人们生活中随处可见的移动智能终端集成了越来越多的各种传感器。因此,设计和实现一个基于移动智能终端上的传感器数据对汽车危险驾驶行为检测系统具有重要的意义。基于移动智能终端的汽车危险驾驶行为检测系统,使用了GPS,加速度计,陀螺仪等多个传感器的数据。疲劳驾驶,分心驾驶和超速驾驶判定的规则相对简单,基于相关交通法规设计了判定规则并在客户端实现了对它们的检测。对于急加速,急减速,急转弯,人的主观感受是判定的依据。基于三急驾驶行为的特点,使用前向过滤和后向过滤对驾驶行为进行了事件区间划分;并对加速和减速事件提取了持续时长,速度变化量,最大加速度做为事件的特征值;对转弯事件提取了持续时长,转向角度,最大法向加速度,最大角速度做为特征值。为消除各特征值的不平衡性,对它们做了归一化处理,最后使用k-近邻算法对候选驾驶行为事件进行了危险性分类。检测出危险驾驶行为后使用文字和语音两种方式对驾驶员进行了提醒帮助其及时做出响应。基于以上技术,选取了iOS平台设计并实现一个汽车危险驾驶行为检测系统,并在实际道路上进行了测试,路测结果显示该危险驾驶行为检测系统具有较高的召回率和准确率,具备较高的实用价值。