本发明提供了一种基于人机交互的自动驾驶接管绩效预测方法及系统，涉及自动驾驶测试领域。该方法针对自动驾驶接管人机交互数据采集，在仿真器中设计多种不同的交通场景，并在不同交通场景下采集接管时的车辆与驾驶员数据，丰富了接管发生的交通场景，使得后续由这些数据建立的预测模型能够更好的适应不同交通场景，得到更准确的预测结果。针对接管绩效预测，构建了新的深度神经网络模型结构，包含场景特征处理、人机特征处理两个子网络，提高接管绩效预测的准确性。综合多个角度的单一的接管绩效指标，设计综合性的接管绩效评价综合类别，提高了接管绩效类别的有效性，使得对接管绩效的预测分类结果更加具有综合性。