视觉 AI 驱动驾驶员注意力监测系统

长途公路、深夜驾驶或忙碌的一天都可能让任何驾驶员感到疲惫。但在涉及道路安全时，即使短暂的注意力分散也可能造成巨大影响。

因此，许多汽车制造商开始采用新技术，帮助驾驶员保持警觉和专注。从追踪转向模式的传感器，到监测疲劳迹象的摄像头，如今的车辆在识别驾驶员注意力开始分散时变得更加智能。

尤其是得益于计算机视觉这一人工智能（AI）分支，机器现在能够像人类一样解读图像和视频。在车辆领域，计算机视觉可用于驾驶员注意力监测系统，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 Vision AI 模型支持目标检测（识别并定位图像中的对象）、目标跟踪（跨帧跟踪这些对象）和实例分割（将单个对象与背景分离）等计算机视觉任务，可用于监测驾驶员的姿势、头部位置和整体专注程度。

本文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动力，以及这些系统如何为各地驾驶员塑造更安全的未来。

什么是驾驶员注意力不集中和困倦？#

在方向盘后保持专注需要持续集中注意力。驾驶员每秒都在处理道路标志、交通信号以及周围车辆的移动情况。当注意力出现短暂分散时，发生事故的风险也会急剧上升。

研究表明，经常或多次将视线移开道路，或频繁按下车内按钮的驾驶员，更可能发生碰撞或险些发生碰撞，即使风险增幅并不完全是两倍。

这些发现凸显了注意力多么容易分散，这一问题被称为驾驶员注意力不集中。无论是查看手机、切换音乐，还是陷入沉思，当驾驶员的视线或思绪离开道路时，就会出现这种情况。即使只是快速移开视线两秒，也可能错过前方正在减速的车辆或红灯。

图 1. 分心驾驶员示例。（来源）

与此同时，驾驶员困倦通常会逐渐出现，往往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，或放松对方向盘的握持。随着疲劳加剧，反应时间会变长，保持车辆控制也会更加困难。

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困倦的一些常见迹象：

• 眨眼频率和持续时间： 驾驶员眨眼比平时更慢或更频繁。
• 头部位置和倾斜角度： 驾驶员的头部向前点，或向一侧倾斜。
• 眼球运动和视线方向： 驾驶员将视线移开道路的时间过长。
• 缺乏转向操作： 驾驶员在驾驶过程中进行幅度较小或延迟的转向修正。

这些迹象起初可能并不明显，但会随着时间推移变得更加突出，尤其是在长途驾驶或夜间驾驶时。及早识别这些迹象，有助于驾驶员在道路上保持警觉、专注和安全。

驾驶员注意力监测的必要性#

即使车辆配备了车道保持辅助等先进功能（该功能有助于让车辆保持在车道中央），或自适应巡航控制（该功能可保持安全的跟车距离），如果驾驶员注意力分散，事故仍然可能发生。技术可以提升安全性，但保持警觉仍是驾驶员的责任。

为了帮助降低这些风险，如今的新技术利用 Vision AI 驱动的摄像头监测驾驶员的面部和眼睛。这些技术被称为驾驶员注意力监测系统，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。

图 2. Vision AI 系统可用于驾驶员注意力监测。（来源）

当系统注意到眨眼变慢、点头或视线偏离道路等警示信号时，通常会发送轻柔的提醒，例如视觉或听觉警告，促使驾驶员在危险增加前重新集中注意力。

驾驶员注意力监测：工作原理#

驾驶员注意力监测系统旨在识别驾驶员何时开始失去专注，而这种情况可能会逐渐发生，甚至驾驶员自己都没有意识到。这些系统通常会在方向盘附近或仪表板上安装一个小型摄像头，持续观察驾驶员的面部和眼睛。

为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、光线较暗或天气不佳时，也能清晰捕捉面部细节。由于驾驶员注意力监测属于对时效性要求较高的应用，摄像头捕捉的画面必须进行实时分析，以检测并响应疲劳或分心迹象。

Vision AI 如何解读驾驶员行为#

那么，这些系统究竟是如何工作的？摄像头会捕捉实时视频，再由经过训练、能够解读人体姿势和面部行为的 Vision AI 模型进行分析。这些模型能够检测出细微的视觉信号，从而判断驾驶员可能处于多么警觉或分心的状态。

分析面部和身体信号#

集成这些模型的 Vision AI 系统可以使用姿态估计技术检测并跟踪驾驶员的面部和整体身体姿势。它能够识别眼睛、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改变姿势时，仍能监测其运动和对齐情况。

检测到驾驶员面部后，系统会估计其头部朝向，以确定驾驶员的视线方向：是直视前方道路、向下看设备，还是看向侧面。随后，系统会重点分析眼睛，通过眨眼频率、眨眼持续时间和视线方向来评估注意力。

图 3. 驾驶员注意力监测系统运行示例。（来源）

缓慢眨眼、闭眼或视线偏离道路，都可能表明驾驶员疲劳或分心。一些系统还会利用机器学习，长期跟踪姿势和运动模式，并将其与正常的专注行为进行比较，以识别点头、弓背或反应变慢等逐渐出现的迹象。

检测疲劳并发出驾驶员注意力警告#

检测到疲劳或注意力不集中的早期迹象后，系统会发送轻柔的提醒，帮助驾驶员重新集中注意力。这些提醒可以是柔和的提示音、方向盘振动，或显示在仪表板上的提醒。如果驾驶员没有响应，警告会逐渐变得更加明显，直到驾驶员重新注意道路。

Vision 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 还可以增强如今车辆配备的多种安全和驾驶员辅助功能。例如，当系统检测到分心或困倦迹象时，可以将相关信息共享给其他车载系统，使车辆能够调整自身行为，帮助维持安全、平稳的驾驶状态。

以下是一些旨在辅助驾驶员的其他系统：

• 自适应巡航控制： 该功能会保持设定速度，并自动调整以与前方车辆保持安全距离。
• 车道保持辅助： 该系统会提供轻微的转向输入，帮助车辆保持在车道中央，减少无意偏离车道的情况。
• 前方碰撞预警： 当检测到潜在碰撞或交通流突然减速时，该功能会提醒驾驶员。
• 免手驾驶辅助系统： 这些功能可在兼容道路上实现有限的免手驾驶，同时监测驾驶员注意力以帮助确保安全。两个例子是 General Motors 的 Super Cruise 和 Ford 的 BlueCruise，它们都使用车内摄像头跟踪驾驶员的专注程度，并在注意力分散时发出警告。

图 4. Vision AI 用于向驾驶员发出前方碰撞警告的示例。（来源）。

Vision AI 可以挽救道路上的生命#

驾驶员注意力监测系统并不只是实验性创新；它们已经投入生产应用。疲劳和分心是长途卡车驾驶员每天都会面临的挑战，他们往往需要长时间驾驶且很少休息。

如今，Vision AI 正通过实时监测驾驶员的警觉程度来帮助解决这一问题。一个很好的例子是 Volvo Trucks 推出的升级版 Driver Alert Support 系统。该系统将朝向车内的眼动追踪摄像头与朝向前方、用于监测车道位置和驾驶模式的摄像头结合起来。除此之外，其他汽车制造商也在集成由计算机视觉和 AI 驱动的驾驶员监测系统，以帮助驾驶员保持警觉和专注。

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、眼球运动和头部位置，从而及早检测疲劳或分心。
• 非侵入式监测： 与可穿戴传感器不同，基于摄像头的系统可以被动跟踪注意力，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 Vision 的模型可以利用新数据持续重新训练和改进，从而提高其在不同光照条件、面部类型和环境中的准确性。

虽然驾驶员注意力监测系统具有许多优势，但也有一些需要考虑的局限性。以下是需要注意的几个关键因素：

• 光照和可见性问题： 在光线不佳、存在眩光，或驾驶员佩戴反光眼镜、帽子遮挡关键面部特征时，计算机视觉的性能可能会下降。
• 数据隐私问题： 采集和处理车厢内视频引发了人们对面部数据和行为模式如何存储、使用和保护的疑问。
• 计算需求： 实时视频分析需要大量处理能力，可能增加系统成本和能耗。

要点总结#

在方向盘后保持警觉对于安全驾驶至关重要。即使短暂的分心或疲劳，也可能增加发生事故的风险。

由 Vision AI 驱动的驾驶员注意力监测系统通过跟踪眼球运动、眨眼模式和头部位置等视觉信号，帮助降低这一风险。通过识别困倦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，在道路上保持安全。

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