随着汽车在我国迅速发展与大众化，疲劳驾驶严重威胁到交通安全。通过对汽车车内及车外的视频监控判断是否出现疲劳驾驶是很多科技公司研发的主要方向。据不完全统计的数据表明，20%~30%的交通事故原因都是驾驶员疲劳驾驶引发的。因此对驾驶员疲劳驾驶检测技术的研究对于预防交通事故有着重要的作用和现实意义。

对驾驶员的疲劳驾驶检测目前有两种方式，一种是采用传感器获取车辆行驶过程中的数据，观察车辆是否超速、车间距是否太近、是否频繁压线等。另一种是对驾驶员本身的行为动作进行检测，检测员在行车过程中的动作，对比正常行车动作，判断是否违规驾驶。

什么是疲劳驾驶预警系统？

疲劳驾驶预警系统是在识别出驾驶员出现疲劳、打哈欠、眯眼睛及其他错误驾驶状态后，该系统会对此类行为进行分析判断后可以做出语音或灯光的提示预警，提醒司机采取相关安全行驶做事。另外，该预警也会通过网络进行传输，实现车队对车辆和司机的远程监管，提升车队驾驶安全。

巨萌视觉引擎自动检测驾驶员疲劳驾驶主要采用的是人脸面部关键点识别，通过关键点识别可以检测到驾驶员的头部运动、眼皮运动、眼睛闭合频率、凝视方向、打哈欠频率等面部信息，并进行监控与数据分析，实时为司机提供预警，也可以为运营单位、监管部门提供远程监控与报警信息。有效管理和预防疲劳驾驶、保障司机安全，以达到及时纠正和避免事故发生的目的。

巨萌视觉引擎疲劳驾驶算法具有实时性、非接触性等特点，纯视觉检测方式在众多复杂的检测中脱颖而出。算法主要涵盖了人脸的定位、眉眼区域定位与跟踪、人眼定位、人眼状态识别等。该算法可以准确识别打哈欠、闭眼等疲劳相关动作，监管和消除疲劳隐患。该算法除可以实现危险驾驶动作检测外，还可检测多种危险驾驶动作，如手持打电话、抽烟、喝水、左顾右盼、未系安全带、故意遮挡等功能。

巨萌视觉引擎视觉检测技术还可根据客户需求选择性研发出针对性的解决方案，广泛应用于物流车、公交车、长途客运、旅游大巴、危险品运输车、校车、出租车、泥头车及多种营运车辆。