滴滴等网约车已成为人们出行的主要方式之一,保障司乘安全、减少交通事故是所有网约车平台的核心关注点,疲劳驾驶、分心驾驶等异常驾驶行为是引发交通事故的重要因素。目前,网约车平台避免疲劳驾驶的解决方案主要是对驾驶员的驾驶时长计时,超过指定的时间后就停止给驾驶员派单。这种一刀切的解决方案,没有根据每个驾驶员的具体情况而制定不同的监管措施,而对于分心驾驶,此类平台目前未采取有效的措施进行监管。针对上述问题,本文提出了基于区块链激励机制的异常驾驶监管方案,主要做了以下工作:（1）应用了一种多特征融合的方法,将驾驶员在行程过程中的眨眼行为和头部姿态进行聚合以检测驾驶员的驾驶状态,定义了正常驾驶、疲劳驾驶和分心驾驶三种驾驶状态,为后续的激励机制提供奖惩依据。（2）提出了一种基于区块链和智能合约的驾驶员个人积分奖惩、收益计算规则来监管网约车司机的驾驶行为。通过触发部署在以太坊区块链中的智能合约对存在异常驾驶行为的驾驶员进行个人积分惩罚,对保持正常驾驶的驾驶员给予个人积分奖励。根据个人账户的当前积分动态调整行程单价并计算订单收益,从而实现对驾驶员的个性化监管,引导驾驶员形成良好的驾驶习惯。（3）引入马尔科夫决策过程,将驾驶员在异常驾驶状态下是否继续驾驶的决策过程抽象为马尔科夫链,通过马尔科夫决策过程来模拟驾驶员的驾驶习惯,寻找合理的驾驶员奖惩力度,为驾驶员的奖惩提供可量化的客观评价方法,从而验证激励机制的有效性。本文融合行为检测和区块链、智能合约等技术应用于驾驶员行为监管领域,实现了对驾驶员行为的有效监管和激励,提升了司乘安全,对促进网约车服务的和谐发展,具有重要的推动作用。