現代車載監控系統不再局限于圖像采集記錄，其功能已逐步向智能駕駛行為識別與風險預警延伸。通過AI識別與多傳感器融合，系統可實時監測駕駛員行為狀態，并進行模式分析，為運營企業提供行為優化建議。

駕駛行為分析主要涵蓋疲勞駕駛、頻繁變道、急加速、急剎車、超速行駛、駕駛時使用手機等行為。系統結合攝像頭、慣性傳感器、速度傳感器與定位模塊，通過算法對駕駛動作識別，并實時記錄異常行為次數與時長。

管理后臺可生成個體駕駛行為報告，支持數據可視化，便于企業制定獎懲機制與定向培訓方案。長期應用后，有助于構建風險畫像，識別高風險駕駛員，提前進行預防性管理。

部分系統支持人臉識別與駕駛員身份綁定，確保記錄行為與實際操作人對應，杜絕代駕冒名情況。駕駛行為分析功能在城市物流、校車運營、出租車管理等場景中應用頻繁，能有效提升駕駛安全與管理規范性。

結合歷史數據挖掘，企業可掌握整體車隊的駕駛水平趨勢，逐步推進駕駛行為標準化建設。通過數據指導運營，車載監控系統在安全管理層面已實現從“被動監控”向“主動干預”的轉變。