视觉人工智能为驾驶员注意力监控系统提供动力

漫长的高速公路、深夜的驾驶或忙碌的一天都会让任何驾驶者感到疲惫。但就道路安全而言，即使是短暂的注意力不集中也会造成很大的影响。

正因如此，许多汽车制造商开始采用新技术来帮助驾驶员保持警觉和专注。从跟踪转向模式的传感器到观察疲劳迹象的摄像头，如今的汽车在识别驾驶员注意力何时开始偏移方面变得越来越智能。

特别是由于人工智能（AI）的一个分支--计算机视觉，机器现在可以像人类一样解读图像和视频。就汽车而言，计算机视觉可用于驾驶员注意力监控系统，分析驾驶员的姿势、面部表情和眼球运动。

例如，Ultralytics YOLO11和Ultralytics YOLO26等视觉人工智能模型支持对象检测（识别和定位图像中的对象）、对象跟踪（跨帧跟踪这些对象）和实例分割（将单个对象从背景中分离出来）等计算机视觉任务，可用于监控驾驶员的姿势、头部位置和整体注意力。

在本文中，我们将探讨驾驶员注意力不集中和昏昏欲睡的原因，视觉人工智能如何为驾驶员注意力监控系统提供动力，以及这些系统如何为世界各地的驾驶员打造更安全的未来。

什么是驾驶员注意力不集中和嗜睡？

在驾驶中保持注意力集中需要持续的关注。每一秒，驾驶员都在处理路标、交通信号和周围车辆的移动。一旦注意力不集中，哪怕是短暂的不集中，发生事故的风险就会急剧上升。

研究表明，视线离开路面超过一次或经常按车内按钮的驾驶员更有可能发生车祸或险情，即使增加的风险并不完全是两倍。

这些发现凸显了注意力容易偏离的问题，即驾驶员注意力不集中。当驾驶员的视线或思维偏离道路时，无论是查看手机、更换音乐，还是陷入沉思，都会出现这种情况。即使是两秒钟的匆匆一瞥，也足以错过前方减速的汽车或红灯。

同时，驾驶员嗜睡是逐渐形成的，通常是由于疲劳或睡眠不足造成的。困倦的驾驶员可能会慢慢眨眼、点头或放松对方向盘的控制。随着疲劳的产生，反应速度会减慢，保持控制也会变得更加困难。

识别驾驶员是否处于警觉状态

以下是驾驶员注意力不集中或瞌睡的一些常见迹象：

• 眨眼频率和持续时间：驾驶员眨眼的速度比平时慢或次数比平时多。
• 头部位置和倾斜度：驾驶员头部向前点头或向一侧倾斜。
• 眼球运动和注视方向：驾驶员看路的时间过长。
• 缺乏转向输入：驾驶员在驾驶过程中做出的转向修正很小或延迟。

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这些征兆开始可能很小，但随着时间的推移会变得越来越明显，尤其是在长途旅行或夜间。及早发现这些征兆有助于驾驶员保持警觉，集中注意力，确保行车安全。

驾驶员注意力监测的必要性

即使有车道保持辅助系统（可帮助车辆保持居中行驶）或自适应巡航控制系统（可保持安全跟车距离）等先进功能，但如果驾驶员注意力不集中，事故仍有可能发生。技术可以提高安全性，但保持警惕仍然是驾驶员的责任。

为了帮助降低这些风险，新的创新技术现在使用由视觉人工智能（Vision AI）驱动的摄像头来监控驾驶员的面部和眼睛。这些技术被称为驾驶员注意力监控系统，旨在检测疲劳或分心的早期迹象，帮助驾驶员保持警觉和安全。 

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当系统发现眨眼、点头或视线偏离路面等警告提示时，通常会发出视觉或听觉警告等轻微警报，提示驾驶员在危险加剧之前重新集中注意力。

驾驶员注意力监测：工作原理

驾驶员注意力监控系统旨在识别驾驶员何时开始失去注意力，这种情况可能在驾驶员不知不觉中逐渐发生。这些系统通常使用安装在方向盘附近或仪表盘上的小型摄像头来持续观察驾驶员的面部和眼睛。 

为了确保在任何条件下都能可靠地运行，许多系统都使用了红外摄像头，即使在夜间或光线不足、天气恶劣的情况下也能清晰地捕捉面部细节。由于驾驶员注意力监控是一项对时间要求极高的应用，因此必须对摄像头捕捉到的画面进行实时分析，以检测和应对疲劳或分心的迹象。

人工智能视觉如何解读驾驶员行为

那么，这些系统究竟是如何工作的呢？摄像头捕捉到的实时视频由经过训练的视觉人工智能模型进行分析，以解读人的姿势和面部行为。这些模型可以检测到细微的视觉线索，从而揭示驾驶员的警觉性或分心程度。

分析面部和身体暗示

与这些模型集成的视觉人工智能系统可以利用姿势估计技术检测和跟踪驾驶员的面部和整体身体姿势。该系统可识别眼睛、鼻子、嘴巴、肩膀和头部位置等关键点，即使在光线变化或驾驶员变换位置时，也能监测移动和对齐情况。 

一旦检测到驾驶员的脸部，系统就会估算出其头部的方向，以确定驾驶员的视线，是直视前方的道路，还是向下看向某个设备，或是偏向一侧。然后，系统将重点放在眼睛上，分析眨眼频率、眨眼持续时间和注视方向，以评估注意力。 

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缓慢眨眼、闭目养神或视线偏离路面都可能表示疲劳或分心。有些系统还利用机器学习来跟踪一段时间内的姿势和运动模式，并将其与正常、专注的行为进行比较，以识别逐渐出现的迹象，如点头、懒散或反应迟钝。

检测疲劳并发出驾驶员注意力警告

当检测到疲劳或注意力不集中的早期迹象时，系统会发出柔和的警报，帮助驾驶员重新集中注意力。这些警报的形式可以是轻微的铃声、方向盘震动或仪表盘上显示的提醒。如果驾驶员没有响应，警告会变得更加明显，直到驾驶员重新开始注意路况。

Vision AI 还支持其他驾驶辅助和安全功能

除了监控驾驶员的注意力，Vision AI 还能增强当今汽车的一系列安全和驾驶员辅助功能。例如，当系统检测到驾驶员有分心或瞌睡的迹象时，它可以与其他车载系统共享这些信息，从而使汽车能够调整自己的行为，帮助保持安全、稳定的驾驶。

以下是其他一些旨在帮助驾驶员的系统：

• 自适应巡航控制系统：它能保持设定速度，并自动调整与前方车辆的安全距离
• 车道保持辅助系统：该系统提供柔和的转向输入，帮助汽车在车道内保持居中，减少意外漂移。
• 前方碰撞预警：其目的是在检测到潜在碰撞或交通突然减速时向驾驶员发出警报。
• 免提驾驶辅助系统：这些功能可在兼容的道路上实现有限的免提驾驶，同时监控驾驶员的注意力，帮助确保安全。通用汽车的 Super Cruise 和福特的 BlueCruise 就是其中的两个例子，它们都使用车载摄像头跟踪驾驶员的注意力，并在注意力偏离时发出警报。

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视觉人工智能可在道路上拯救生命

驾驶员注意力监控系统不仅仅是试验性创新，而且已经投入生产。疲劳和分心是长途卡车司机每天都要面对的挑战，他们经常长时间在路上行驶，很少有休息时间。 

视觉人工智能目前正在通过实时监控驾驶员的警觉性来帮助解决这一问题。沃尔沃卡车公司推出的升级版驾驶员警报支持系统就是一个很好的例子。该系统结合了一个内向眼球跟踪摄像头和一个前向摄像头，后者可监控车道位置和驾驶模式。除此之外，其他汽车制造商也在整合由计算机视觉和人工智能驱动的驾驶员监控系统，以帮助驾驶员保持警觉和专注。

驾驶员注意力监控的利弊

以下是使用驾驶员注意力监控系统的一些主要优势：

• 实时检测：计算机视觉模型可实时分析面部表情、眼球运动和头部位置，从而及早发现疲劳或分心情况。
• 非侵入式监控：与可穿戴式传感器不同，基于摄像头的系统可被动跟踪注意力，无需与驾驶员有任何身体接触，也无需驾驶员付出额外努力。
• 可扩展性和适应性：基于视觉的模型可根据新数据不断进行再训练和改进，从而提高不同照明条件、面部类型和环境下的准确性。
• 虽然驾驶员注意力监控系统有很多优点，但也有一些局限性需要考虑。以下是一些需要注意的关键因素： ‍
• 照明和能见度问题：在光线不足、眩光或驾驶员佩戴反光眼镜或帽子遮住主要面部特征时，计算机视觉性能可能会下降。
• 数据隐私问题：采集和处理舱内视频会引发有关如何存储、使用和保护面部数据和行为模式的问题。
• 计算需求：实时视频分析需要大量处理能力，这会增加系统成本和能耗。

主要要点

在驾驶中保持警觉是安全驾驶的关键。即使是短暂的分心或疲劳，也会增加发生事故的风险。 

由视觉人工智能（Vision AI）提供支持的驾驶员注意力监控系统通过跟踪眼球运动、眨眼模式和头部位置等视觉线索，帮助降低这种风险。通过识别瞌睡或注意力不集中的早期迹象，这些系统可以及时提醒驾驶员重新集中注意力，确保行车安全。

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