智能交通系统的提出和快速发展,极大地促进了交通运输业务的增长。同时,在运输业中,运输公司也在不断追求运输过程的高效且稳定。而现有的研究表明,驾驶员分心行为会增加车祸发生的可能性,并对运输过程造成更严重的危害。虽然交通部门采取了积极的措施来检测和制止驾驶员分心驾驶,但这却带来了高昂的人力成本。因此,对驾驶员在驾驶车辆过程中的分心行为进行自动检测具有很重要的现实意义和广阔的发展前景。深度学习算法的不断更新为这种检测的实现提供了基础。但是对一些中小型运输公司,其本身并没有足够的数据集来进行模型训练,又因为隐私保护问题,其难以直接获取相关的驾驶员数据集。同时,通过图像识别这类单模态学习得到的模型性能也逐渐达到了瓶颈。针对以上问题,本文首先将传统的图像识别算法与联邦学习相结合,提出了基于联邦学习的驾驶员分心行为识别方法,用于解决驾驶员分心行为识别中数据不足的问题;然后,本文在使用联邦学习的基础上,加入了多模态深度学习方法,提高了模型的性能。本文的主要贡献有:（1）为了有效解决中小型运输公司数据不足的问题,本文提出了一种结合了联邦学习的YOLOv3模型。该方法通过加入联邦学习,可以使全局模型在不直接接触原始数据集的情况下得到充分的训练,同时不要求各个用户实体公开驾驶员数据。实验结果表明,使用联邦学习方法训练得到的模型具有良好的识别性能。（2）为了进一步解决单模态学习的自身局限性,本文提出了一种基于联邦学习和多模态深度学习的驾驶员分心行为识别方法。该方法在使用联邦学习的基础上,通过对驾驶员图像、音频等多个模态同时进行协同训练,提高了模型的识别准确率。