一、利用图像识别的检测技术

这种检测方式的核心就是依靠摄像头捕捉驾驶员的面部各个器官的位置和眼睛睁开以及转动情况，进而分析出驾驶员是否进入了疲劳状态。应用这种技术的产品有很多，这里我们就以电装公司开发的Driver Status Monitor为例，分析一下这种检测技术的特点。 Driver Status Monitor由一台近红外线摄像头和ECU（电子控制单元）构成，为了缩减体积二者进行了一体化设计，被安装在汽车仪表盘遮光板的下方。其中近红外线摄像头具备30万像素，用来对驾驶者的面部朝向和眼睛睁闭情况进行实时地监控，即使是在光线昏暗的夜间也能保证正常拍摄。 该装置采用了电装自主研发的图像识别技术，ECU会将摄像头拍到的面部图像进行分析处理，检测出驾驶员的面部轮廓以及眼鼻口等部位的位置，进而根据这些部位的位置关系来判断面部朝向，推断出驾驶员是否处在注意力不集中的状态。此外，还会根据驾驶员眼睑的开度以及眨眼等动作的频率来推断其是否处在瞌睡状态。当发现驾驶员的面部未朝向正面，或闭眼状态持续到一定的时间时，装置就会向驾驶员发出警报，提醒其注意安全。 类似的产品还有比亚迪装备的疲劳驾驶预警系统（BAWS）、搭载在Google Glass上的App Drive Safe等。这种技术最大的优点就是不需要驾驶者为此单独佩戴特殊的传感器，省掉了许多麻烦。但是，对于技术本身来讲却面临着必须要克服的难题：一是，系统必须能够应对周围环境的变化，比如光线的强弱的变化。其次还要不受驾驶员面部其他特征的干扰。 二、 利用心率的检测技术

驾驶员在开车的过程中，姿势和周围的温度基本保持不变，影响心率变化的主要因素就是驾驶员自身的精神状态，当驾驶员进入困倦状态时，心率会降低。因此可以根据这一点来检测驾驶员的注意力是否集中。 富士通研究所开发的耳夹式“困倦检测传感器”就应用了这方面的技术。该传感器已在2013年的“CEATECJAPAN”上展出。 传感器实时检测到的数据经由蓝牙传到智能手机上，并通过富士研究所自主开发的算法检测驾驶员的困倦程度。当检测到的心率间隔波动与犯困时出现的频率波动相吻合时，智能手机就会向驾驶员发出警报，或者直接将信息传回运输企业的监控中心，由监控中心给驾驶员打警告电话。 此外，美国Quantum Applied Science & Research公司也在与美军合作研究类似的技术。人体的心率会作为微弱电流表现在人体表面，因此如果能够测量体表的微弱电流，便可作为脉搏的替代指标。所以，开发者们尝试在汽车座椅上设置电极，用来检测体表的微弱电流。 虽然这种检测方法有时会让驾驶员佩戴一些新的传感器，但是由心率变化得到的检测结果要比通过图像进行推测判断出来的结论准确得多。 三、依靠行车记录的检测技术

这种检测方式不同于前两者要通过监测驾驶员的身体状态的数据来推测，而是要对行车记录仪存储的驾驶员行为数据进行分析，进而判断出驾驶员是否进入注意力不集中状态。 比较有代表性的就是大众汽车装备的疲劳识别系统，该系统从驾驶开始时便对驾驶员的操作行为进行记录，并能够通过识别长途旅行中驾驶操作的变化，对驾驶员的疲劳程度进行判断。驾驶员转向操作频率变低、轻微但急骤的转向动作等都是驾驶员精力不集中的典型表现。 根据以上动作的出现频率，并综合诸如旅途长度、转向灯使用情况、驾驶时间等其他参数，系统对驾驶员的疲劳程度进行计算和鉴别，如果计算结果超过某一定值，仪表盘上就会闪烁一个咖啡杯的图案，并发出声音提示驾驶员需要休息。 此外，只要打开疲劳识别系统，无论系统是否进行监测到驾驶员处于疲惫状态，每隔4小时都会提醒驾驶员需要休息了。 类似的技术还有奔驰的多款车型上装备的“注意力警示系统（Attention Assist）”。这种检测方法同样不会给驾驶员带来新的麻烦，但是却只能在驾驶员昏睡状态做出相应的动作之后才能被检测出来，并不能做到提前预警。 需要注意的是，目前的这些技术都只能对处在疲惫状态的驾驶员起到提醒作用，并不能从根本上解决问题。要想真正做到安全驾驶，还需驾驶员从自身进行调节，保持充沛的精力。