研究現狀
1、隨着汽車在我國迅速發展與大衆化，疲勞駕駛嚴重威脅到交通安全，疲勞駕駛形成機理、疲勞駕駛行爲失誤識別、疲勞預警與控制技術等正逐漸成爲交通安全的主要研究方向；
2、疲勞駕駛相關文獻與文獻檢索分析表明，國外相關研究早於國內，國內相關研究自2003 年開發發展起來，疲勞駕駛識別與控制在國內外均屬於交通安全與汽車安全等交叉熱點研究領域；
3、國內外主要圍繞疲勞駕駛識別、預警與控制三大核心技術展開，其研究領域與方法廣泛涉及到安全科學、生理學、醫學、行爲科學、汽車工程、信息科學、電子檢測與智能控制等，其中在疲勞識別原理與技術方面取得重要突破，但是檢測識別系統的準確性、可靠性、抗干擾性、小型化與工程化等方面均存在一定問題，此外，接觸式生理參數檢測對安全駕駛不可避免地引入新危險；預警與控制技術還處以發展中，沒形成相應成熟技術，比如疲勞等級劃分標準、自動安全駕駛系統等，技術與系統難以滿足工程應用要求。
這裏再講講基於計算機視覺和生理醫學這兩個差別甚遠的領域上的疲勞駕駛檢測（Driver Fatigue Detection）技術。
基於計算機視覺
Qiong Wang等人於2006年發表在《Intelligent Control and Automation》的論文“Driver Fatigue Detection: A Survey”中，對駕駛員疲勞檢測的研究進行了綜述，並對所提出的方法進行了結構分類。疲勞檢測的方法主要集中在駕駛員狀態、駕駛員性能以及駕駛員狀態與性能的結合等方面。駕駛員狀態的測量包括PERCLOS、口型和頭部位置；駕駛員績效的測量包括車道跟蹤和車距跟蹤。
BAO-CAI YIN等人於2009年發表的“Multiscale Dynamic Features Based Driver Fatigue Detection”提出了一種基於多尺度動態特徵的駕駛員疲勞檢測方法。首先，利用Gabor濾波器對圖像序列進行多尺度表示。然後從每個多尺度圖像中提取局部二值模式。爲了考慮人體疲勞的時間特性，將LBP圖像序列劃分爲動態單元，計算每個動態單元的直方圖，並將其串接爲動態特徵。最後應用統計學習算法從多尺度動態特徵中提取最具鑑別能力的特徵，並構造一個用於疲勞檢測的強分類器。該方法在實際疲勞條件下得到了驗證。測試數據包括來自30人視頻的600個具有照明和姿勢變化的圖像序列。實驗結果表明了該方法的有效性，正確率達到98.33%，明顯優於基線。
Zhigeng Pan等人於2019年發表在《Transactions on Edutainment XV》的論文“Human Eye Tracking Based on CNN and Kalman Filtering”中，基於人眼特徵信息的駕駛員疲勞檢測方法具有無損傷、成本低、自然交互等優點。然而在實際的檢測過程中，由於各種因素的影響，駕駛員的面部會發生抖動，並且會出現運動模糊，對疲勞駕駛檢測造成誤判和漏判。爲此，論文中設計了一種基於CNN卷積神經網絡的人體關鍵點檢測方法，並利用卡爾曼濾波對人眼進行跟蹤，消除了抖動干擾，大大提高了疲勞檢測的精度。實驗結果表明，該方法能夠實時跟蹤人眼，具有較高的精度和魯棒性。
基於生理醫學
L.M. King等人於2006年發表了論文“Early Driver Fatigue Detection from Electroencephalography Signals using Artificial Neural Networks”。論文中介紹了一種基於人工神經網絡（ANN）的駕駛員疲勞檢測系統。利用20名專業卡車司機和35名非專業卡車司機的腦電圖（EEG）數據，將時域數據處理成α、β、δ和θ波段，並將其輸入神經網絡，檢測駕駛員疲勞的發生。神經網絡使用一種稱爲放大梯度函數（MGF）的訓練優化技術。該技術通過修改標準反向傳播（SBP）算法來減少訓練所需的時間。MGF對職業駕駛員疲勞的分類準確率爲81.49%（敏感性80.53%，特異性82.44%），對非職業駕駛員疲勞的分類準確率爲83.06%（敏感性84.04%，特異性82.08%）。
E. Rogado等人於2009年發表的“Driver Fatigue Detection System”提出了一種檢測駕駛過程中疲勞/睏倦早期症狀的方法。通過分析一些生物和環境變量，可以在駕駛員睡着之前檢測到警覺性的喪失。通過分析，系統將確定受試者是否能夠駕駛。心率變異性（HRV）、方向盤抓地力壓力以及車內和車外的溫差，使得間接估計駕駛員的疲勞水平成爲可能。研究人員開發了一個硬件系統來獲取和處理這些變量，並開發了一個算法來檢測拍頻和計算HRV，同時考慮到前面提到的其他方面。
大量研究表明，心理疲勞是導致致命車禍的主要原因之一。Joonchul Shin等人於2019年在《Biosensors and Bioelectronics》上發表了論文“Smart Fatigue Phone: Real-time estimation of driver fatigue using smartphone-based cortisol detection”。爲了量化每個受試者的疲勞程度，在50分鐘的駕駛過程中，使用智能疲勞手機（包括側流免疫傳感器和智能手機連接的熒光信號接收器）測量了4名受試者（20-40歲）的唾液皮質醇濃度。由於唾液皮質醇需要在1 ng/mL以下測量以區分受試者和清醒的駕駛者，因此採用了熒光檢測模塊（檢測值下限：0.1 ng/mL）。爲驗證智能疲勞手機測得的唾液皮質醇濃度與疲勞狀態之間的相關性，同時獲取了參與者的腦電圖（EEG）信號。因此，α波與皮質醇濃度隨時間的變化呈高度相關，反映唾液皮質醇的定量可用於駕駛員疲勞的實時監測（p<0.05）。論文最後得出結論並認爲智能疲勞手機有望成爲駕駛員疲勞狀態檢測的重要工具，同時可以輔助駕駛員駕駛。
對比
1. 基於計算機視覺的技術現在焦點在於CNN深度學習以及輕量網絡模型，該方法有巨大的進步空間和潛力，但是需要龐大的數據集作爲訓練輸入，且存在一定的誤差。這幾年基於深度學習的各種神經網絡結構設計出不窮，分類的準確率越來越高，參數的規模也趨向於精簡，這些研究的進展也會爲疲勞駕駛檢測帶來更多的進步空間；
2. 基於唾液皮質醇檢測或者EEG的阿爾法波檢測，在設置了合理的閾值前提下會有非常精準的檢測結果。但是這些方法依賴於檢測硬件設備，譬如上面提到的智能疲勞手機還比較方便，腦電波檢測設備就更加的難以配備在車輛裏面了。這些問題將會是未來如何把基於生理醫學的疲勞駕駛檢測技術落地的關鍵所在。
參考資料
1. Wang Q , Yang J , Ren M , et al. Driver Fatigue Detection: A Survey[C]// Intelligent Control and Automation, 2006. WCICA 2006. The Sixth World Congress on. IEEE, 2006.
2. King L M , Nguyen H T , Lal S K L . Early Driver Fatigue Detection from Electroencephalography Signals using Artificial Neural Networks[J]. Conference proceedings:. Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Conference, 2006, 1:2187-2190.
3. YIN, BAO-CAI, FAN, XIAO, SUN, YAN-FENG. MULTISCALE DYNAMIC FEATURES BASED DRIVER FATIGUE DETECTION[J]. International Journal of Pattern Recognition & Artificial Intelligence, 23(03):575-589.
4. Rogado E , Garcia J L , Barea R , et al. Driver Fatigue Detection System[C]// Robotics and Biomimetics, 2008. ROBIO 2008. IEEE International Conference on. IEEE, 2009.
5. Pan Z , Liu R , Zhang M . Human Eye Tracking Based on CNN and Kalman Filtering[M]// Transactions on Edutainment XV. 2019.
6. Joonchul, Shin, Soocheol, et al. Smart Fatigue Phone: Real-time estimation of driver fatigue using smartphone-based cortisol detection.[J]. Biosensors & Bioelectronics, 2019.
7. 百度百科：疲勞駕駛