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驾驶疲劳大概是每个司机都遇到过的事，特别是处于长途、堵车的驾驶环境中。据统计，我国与疲劳相关的交通事故占总事故的 20%左右，占重特大交通事故的 40%以上。疲劳驾驶是交通安全管理领域面临的国际性难题，广泛存在，这与疲劳驾驶监控设备标准要求功能落实不到位有很大的关系。
当然，致力于解决这一问题，车厂与后装市场都在进行尝试。
在第四届世界互联网大会上李彦宏表示，智能驾驶是百度在人工智能方面重点布局的领域，在该领域，明年百度会和一汽联合推出防疲劳驾驶的系统，因为“我们希望货车司机丢掉工作之前别先丢掉生命”。百度疲劳驾驶监测系统将是基于百度大脑的图像识别技术的落地方式之一，它将通过红外人脸识别判断，当卡车司机进入疲劳状态时，系统就会发出相应的警告信息。
驾驶人疲劳状态的检测方法可大致分为基于驾驶人生理信号、生理反应特征、操作行为和基于车辆状态信息的检测方法。
基于驾驶人生理信号
驾驶人在疲劳状态下的生理指标会偏离正常状态的指标，疲劳驾驶的研究最早也是基于此方面的。目前较为成熟的检测方法包括对驾驶人的脑电信号 EEG、心电信号 ECG 等的测量。
基于驾驶人生理信号的检测方法对疲劳判断的准确性较高，但生理信号需要采用接触式测量，且对个人依赖程度较大，因此在实际操作时有很多受限因素，因此主要应用于实验中，作为对照参数。
基于驾驶人生理反应特征
该检测方法是利用驾驶人的眼动特性、头部运动特性等推断驾驶人的疲劳状态，眼球的运动和眨眼信息被认为是反映疲劳的重要特征。
目前，眼动机理方面的算法很多，被广泛采用的一种算法 PERCLOS 就是将眼睑闭合时间占一段时间的百分比作为生理疲劳的测量指标。但这类算法需要面对的难题是：种族不同，眼窝的深浅也不同，算法的适应性便难以优化。而且，在面对场景光线的变化时，人脸识别的准确度也会受到影响。
基于驾驶人操作行为
通过对驾驶人方向盘操作数据进行处理，从而推断驾驶人疲劳状态。目前而言，该方式的存在有很多不确定性，受个人习惯、行驶速度、道路环境、操作技能的限制，因此该方面的深入研究成果较少。
基于车辆行驶轨迹
通过车辆行驶轨迹变化和车道线偏离等行驶信息来推测驾驶人的疲劳状态。
据悉，对于疲劳检测来说，有两大技术门槛，就是应用场景的复杂性与算法本身的瓶颈。
下面我们来看看各大车企与后装市场应对疲劳驾驶提供的高招。
奔驰
奔驰在疲劳驾驶检测与预警方面有着自己独特的系统被称为“注意力辅助系统”，并将其配置 C、CL、E、GLK、S、GL、SLK、SL 级车型上。
该系统首先采集驾驶员在汽车启动后的 15-20 分钟内的驾驶行为，并为其建档，作为参考系。
通过车上配备的一系列传感器，对驾驶员每一个指令进行监控，多达 70 多种数据比如行驶时间、转向角、车速、加速度、驾驶员举动进行记录，系统对这些数据进行监控，并于档案中的数据进行对比。从而在驾驶员疲劳驾驶时做出判断，并进行相应的提醒。值得注意的是，这套系统在车速 60km/h 时开始启动。
丰田雷克萨斯
丰田旗下的高端车品牌雷克萨斯的一些车型，例如 LS600h L 可选配驾驶员注意力监视器，通过安装在转向杆周围的红外 LED 显示器记录驾驶员的面部表情，如果出现不断眨眼、闭眼、视线偏离的情况，警报就会想起。
大众
大众通过转向角传感器或电子助力转向系统的信息即驾驶员转向动作来确定是否处于疲劳状态，该系统被称为“疲劳识别系统”。如果驾驶员的转向行为超过一个特定值且车速超过 65km/h，系统会认定驾驶员有疲劳驾驶的迹象。帕萨特 Alltrack 全系标配该系统。
现代
现代研发的这一套用于防止疲劳驾驶的系统是通过监控驾驶员心率和车辆行驶状态。全新的 Hyundai Sonata 就搭载了疲劳驾驶提醒系统。
比亚迪
比亚迪装备的疲劳监测系统被称为“疲劳驾驶预警系统”，它是基于驾驶员生理图像反应，由 ECU 和摄像头两大模块组成，利用驾驶员的面部特征、眼部信号、头部运动性等推断驾驶员的疲劳状态，并进行报警提示和采取相应措施的装置。
目前，整车厂的应对疲劳驾驶的系统大多搭载于中高端车型。
后装市场的新玩法
AI 玩法
相比小型乘用车司机，公交车、城际大巴、机场大巴、营运货车这类商用车尤其是跑长途运输的客货车死机更是疲劳高危人群。所以对后装市场提出了需求。据悉，疲劳驾驶监测系统有两大技术难点需要克服，一方面是算法本身的瓶颈，另一方面是使用场景的复杂性。
12 月 22 日，与非网记者就拜访了一家专注于疲劳驾驶检测预警系统的公司——苏州猫头鹰识别技术有限公司（以下简称：猫头鹰）。
苏州猫头鹰识别技术有限公司 CEO 朱君
该公司 CEO 朱君表示：“我们公司成立于 2016 年 12 月，创始人团队包括曾参与沃森机器人研发的上海交大博士生导师、杭州科技大学机器人研究所副所长，因此公司具备图像识别、大数据分析、意念控制等多方面的技术积累与优势。我们是一个技术导向型企业，在这些技术积累的基础上，结合日常开车遇到的疲劳问题，决心进入疲劳驾驶检测预警产品领域。我们产品的特点是基于神经网络与深度学习技术，与传统的特征提取算法有着本质的区别，这一特点也恰恰是我们的优势，这样我们的产品就会越用越聪明。同时，由于我个人曾专注于教育行业，我们还有另外一个业务方向，就是将基于神经网络与深度学习技术应用于教育行业，对学生上课注意力进行分析，以帮助老师进行更合理的教学安排。”
朱君反复强调，猫头鹰公司的优势在于算法方面。
猫头鹰疲劳驾驶检测预警产品：
第一代产品为软件的形式，已经在阿联酋等国家得到了应用；
第二代产品为软硬件相结合的形式，该代产品与位于江西产业园的几家新能源车厂合作，在硬件方面会导入 FPGA 等主控芯片；
第三代产品将具备 AI 学习能力，“越用越聪明”。
在疲劳驾驶检测预警产品方面，猫头鹰公司运用人脸识别、姿态识别和脑电信号识别技术，结合自主研发的神经网络算法、预警模块、网络模块，预测驾驶员疲劳驾驶状态，提出用 AI 的方式实现其价值。这与百度防疲劳驾驶的系统实现思路不谋而合。
朱君提出，针对商用车队，疲劳驾驶检测与预警产品可实现的价值不仅仅是一个检测与预警的独立设备，而是可以连接云端形成监控预警系统中的一个子设备，疲劳状况通过网络传输到平台，让管理人员对驾驶员进行一定的管控措施。
VR 玩法
一个叫 EYSE 的疲劳监测摄像头，把 VR 和疲劳监测技术结合起来。它的原理是模仿人眼的成像机制。司机只需要把摄像头放在仪表台上，然后把角度调到正对自己面部。之后在手机里安装专用的 App。使用时，App 中会显示驾驶员的实时画面。利用双摄像头拍摄的画面，内置的软件算法能够判断司机面部的动作。当检测到眼睛偏离正前方、或者开始出现眼皮打架的情况时，App 显示的画面会变成警示性的红色，并且发出提示音。
可穿戴
9 月 14 日，小唛·智能指环正式发布。这是一款能够实时获取司机在驾驶过程中的生理信号，并通过蓝牙连接到手机 App 上，对生理信号进行实时分析和处理。经后台算法分析，手机 App 端和车载指环端会对驾驶中司机不同程度的疲劳状态发出提示和警报。司机还可以通过手机 App 的设置，选择是否在监测到驾驶疲劳时，将疲劳提醒发送给自己的家人。此外，手机端会根据驾驶员的历史数据，生成疲劳状态报告。
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