视觉 AI 驱动驾驶员注意力监控系统

漫长的公路、深夜的驾驶或繁忙的一天，都会让驾驶员感到疲惫。但当涉及到道路安全时，哪怕是短暂的注意力涣散也可能导致严重的后果。

正因如此，许多汽车制造商正在转向新技术，以帮助驾驶员保持警觉和专注。从追踪转向模式的传感器到监视疲劳迹象的摄像头，如今的车辆在识别驾驶员注意力何时开始涣散方面正变得越来越智能。

特别是得益于计算机视觉（人工智能 (AI) 的一个分支），机器现在可以像人类一样解读图像和视频。在车辆应用中，计算机视觉可用于驾驶员注意力监测系统，通过分析驾驶员的姿势、面部表情和眼部运动来进行监控。

例如，像 Ultralytics YOLO11 和 Ultralytics YOLO26 这样的视觉 AI 模型支持计算机视觉任务，如目标检测（识别并定位图像中的对象）、目标追踪（在帧间跟随这些对象）以及实例分割（将单个对象从背景中分离），这些技术可应用于监测驾驶员的姿势、头部位置和整体注意力。

在本文中，我们将探讨导致驾驶员注意力不集中和困倦的原因，Vision AI 如何为驾驶员注意力监测系统提供支持，以及这些系统如何为各地的驾驶员塑造更安全的未来。

Link to this section什么是驾驶员注意力不集中和困倦？#

在驾驶时保持专注需要持续的注意力。驾驶员每秒钟都在处理道路标志、交通信号和周围车辆的移动。当这种专注力下降时，即使只是短暂片刻，发生事故的风险也会急剧上升。

研究表明，视线离开道路超过一次或频繁按下车载按钮的驾驶员，即使风险增加幅度不完全是两倍，他们发生碰撞或险些碰撞的可能性也更高。

这些发现凸显了注意力是多么容易涣散，这就是所谓的驾驶员注意力不集中。当驾驶员的眼睛或思绪偏离道路时就会发生这种情况，无论是查看手机、更换音乐还是陷入沉思。即使是快速转移视线两秒钟，也足以错过前方减速的车辆或红灯。

图 1. 注意力不集中的驾驶员示例。(来源)

同时，驾驶员困倦感是逐渐产生的，通常由疲劳或睡眠不足引起。困倦的驾驶员可能会缓慢眨眼、点头或放松对方向盘的抓握。随着疲劳感的加深，反应时间会变慢，保持车辆控制也会变得更加困难。

Link to this section识别驾驶员是否保持警觉#

以下是一些驾驶员注意力不集中或困倦的常见迹象：

• 眨眼频率和持续时间： 驾驶员眨眼比平时更缓慢或更频繁。
• 头部位置和倾斜： 驾驶员的头部向前点头或向一侧倾斜。
• 眼部运动和视线方向： 驾驶员视线长时间离开道路。
• 缺乏转向输入： 驾驶员在驾驶时进行微小或延迟的转向修正。

这些迹象开始时可能很小，但随着时间的推移会变得更加明显，尤其是在长途旅行或夜间行驶时。尽早识别这些迹象有助于驾驶员保持警觉、专注，并确保道路安全。

Link to this section对驾驶员注意力监测的需求#

即使配备了诸如车道保持辅助（帮助车辆保持居中）或自适应巡航控制（保持安全跟车距离）等高级功能，如果驾驶员的注意力下滑，事故仍可能发生。技术可以增强安全性，但保持警觉依然是驾驶员的责任。

为了帮助降低这些风险，新的创新技术现在使用由 Vision AI 支持的摄像头来监测驾驶员的面部和眼睛。这些被称为驾驶员注意力监测系统的技术，旨在检测疲劳或分心的早期迹象，并帮助驾驶员保持警觉和安全。

图 2. 支持 Vision AI 的系统可用于驾驶员注意力监测。(来源)

当系统注意到警告信号时，例如眨眼变慢、点头或视线从道路上移开，它通常会发出柔和的警报，比如视觉或听觉警告，提醒驾驶员在危险增加之前重新集中注意力。

Link to this section驾驶员注意力监测：工作原理#

驾驶员注意力监测系统旨在识别驾驶员何时开始失去专注力，这种情况往往是在驾驶员甚至没有意识到的情况下逐渐发生的。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，持续观察驾驶员的面部和眼睛。

为了确保在各种条件下都能可靠运行，许多系统使用红外摄像头，即使在夜间、光线不足或天气不佳时也能清晰地捕捉面部细节。由于驾驶员注意力监测是时间关键型应用，摄像头拍摄的影像必须实时分析，以检测并响应疲劳或分心的迹象。

Link to this sectionVision AI 如何解读驾驶员行为#

那么这些系统到底是如何工作的呢？摄像头捕捉实时视频，并由经过训练可解读人类姿势和面部行为的 Vision AI 模型 进行分析。这些模型能够检测到微妙的视觉线索，揭示驾驶员的警觉程度或分心状态。

Link to this section分析面部和身体线索#

集成了这些模型的 Vision AI 系统可以通过姿态估计技术来检测和追踪驾驶员的面部及整体身体姿势。它能识别眼睛、鼻子、嘴巴、肩膀和头部位置等关键点，从而在光线变化或驾驶员变换姿势时，依然能监测其运动和对齐情况。

一旦检测到驾驶员的面部，系统会估计其头部朝向，以确定驾驶员的视线方向，即是否正视前方的道路、向下看向设备或看向侧面。随后，系统会重点关注眼睛，分析眨眼频率、持续时间和视线方向，以评估其注意力。

图 3. 运行中的驾驶员注意力监测系统一瞥。(来源)

眨眼缓慢、闭眼或视线离开道路都可能预示着疲劳或分心。一些系统还使用机器学习来追踪随时间变化的姿势和运动模式，并将它们与正常的专注行为进行比较，以识别如点头、瘫坐或反应变慢等渐进性迹象。

Link to this section检测疲劳并发出驾驶员注意力警告#

当检测到疲劳或不集中的早期迹象时，系统会发出柔和的警报以帮助驾驶员重新集中注意力。这些警报可以是轻柔的提示音、方向盘振动或显示在仪表盘上的提醒。如果驾驶员没有反应，警告会变得更加明显，直到驾驶员开始重新关注道路。

Link to this sectionVision AI 还支持其他驾驶员辅助和安全功能#

除了监测驾驶员注意力外，Vision AI 还可以增强当今车辆中配备的一系列安全和驾驶辅助功能。例如，当系统检测到分心或困倦的迹象时，它可以与其他车载系统共享信息，从而使汽车能够调整其行为，帮助保持安全、平稳的驾驶。

以下是其他一些旨在辅助驾驶员的系统：

• 自适应巡航控制： 它保持设定速度并自动调整，以与前方车辆保持安全距离。
• 车道保持辅助： 该系统提供温和的转向输入，帮助汽车保持在车道中央，并减少无意中的偏离。
• 前方碰撞预警： 当检测到潜在碰撞或交通突然减速时，它旨在向驾驶员发出警告。
• 免提驾驶辅助系统： 这些功能在兼容道路上支持有限的免提驾驶，同时监测驾驶员的注意力以确保安全。通用汽车的 Super Cruise 和福特的 BlueCruise 是其中的两个例子，它们都使用车内摄像头来追踪驾驶员的视线焦点，并在注意力涣散时发出警报。

图 4. Vision AI 用于警告驾驶员注意前方碰撞的示例。(来源)。

Link to this sectionVision AI 可以在道路上拯救生命#

驾驶员注意力监测系统不仅仅是实验性的创新；它们已经投入生产。疲劳和分心是长途卡车司机面临的日常挑战，他们经常在路上长时间驾驶且休息极少。

Vision AI 现在正通过实时监测驾驶员的警觉性来解决这一问题。一个很好的例子是沃尔沃卡车引入的升级版 Driver Alert Support 系统。它结合了向内的眼球追踪摄像头和向外监测车道位置及驾驶模式的摄像头。除此之外，其他汽车制造商也在整合由计算机视觉和 AI 支持的驾驶员监测系统，以帮助驾驶员保持警觉和专注。

Link to this section驾驶员注意力监测的优缺点#

以下是使用驾驶员注意力监测系统的一些主要优势：

• 实时检测： 计算机视觉模型可以实时分析面部表情、眼部运动和头部位置，从而能够及早发现疲劳或分心。
• 非侵入式监测： 与可穿戴传感器不同，基于摄像头的系统是被动追踪注意力，无需驾驶员进行任何身体接触或额外操作。
• 可扩展性和适应性： 基于视觉的模型可以通过新数据持续重新训练和改进，从而提高在不同光照条件、面部类型和环境下的准确性。

虽然驾驶员注意力监测系统具有许多优点，但也有一些局限性需要考虑。以下是需要牢记的几个关键因素：

• 光照和可见度问题： 在光线不佳、强光干扰，或者驾驶员佩戴反光眼镜或帽子遮挡了关键面部特征时，计算机视觉的性能可能会下降。
• 数据隐私问题： 捕获和处理车内视频引发了关于面部数据和行为模式如何存储、使用和保护的问题。
• 计算需求： 实时视频分析需要强大的处理能力，这可能会增加系统成本和能耗。

Link to this section关键要点#

在驾驶时保持警觉对安全驾驶至关重要。即使是短暂的注意力不集中或疲劳，也可能增加事故风险。

由 Vision AI 提供支持的驾驶员注意力监测系统通过追踪眼部运动、眨眼模式和头部位置等视觉线索，帮助降低这种风险。通过识别困倦或分心的早期迹象，这些系统可以及时提醒驾驶员重新集中注意力，从而确保道路安全。

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