疲劳预警系统
疲劳驾驶预警系统技术规范-2023标准
疲劳驾驶预警系统技术规范1范围本标准规定了疲劳驾驶预警系统技术规范的术语和定义、要求、试验方法、检验规则、标志、包装、运输和贮存。
本标准适用于疲劳驾驶预警系统。
2规范性引用文件下列文件中的内容通过文中的规范性引用而构成本文件必不可少的条款。
其中，注日期的引用文件，仅该日期对应的版本适用于本文件；不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改单）适用于本文件。
GB/T25000.51系统与软件工程系统与软件质量要求和评价（SQuaRE）第51部分：就绪可用软件产品（RUSP）的质量要求和测试细则GB/T14394计算机软件可靠性和可维护性管理3术语和定义下列术语和定义适用于本文件。
3.1疲劳驾驶预警系统Driver Fatigue Monitor System基于驾驶员生理图像反应，由ECU和摄像头两大模块组成，利用驾驶员的面部特征、眼部信号、头部运动性等推断驾驶疲劳驾驶预警系统员的疲劳状态，并进行报警提示和采取相应措施的装置。
对驾乘者给予主动智能的安全保障。
4要求4.1硬件配置和软件环境要求软件硬件配置:CPU:Intel奔腾双核E58003200MHz,内存容量:4GB DDR3,显卡芯片:Intel GMA X4500HD,硬盘容量:1TB7200转SATA2。
软件运行环境:Windows2003及以上系统，Myeclipse-10.0，Mysql 5.0.67，IE8,tomcat6.0.4.2功能要求参见表1。
表1功能要求功能模块名称主要使用对象主要功能捕捉仪配置系统管理员/操作人员可对动作捕捉仪的基本配置参数进行详细设置，包含有多个信息数据和功能按钮疲劳驾驶监测管理系统管理员/操作人员可根据摄像头采集到的车辆驾驶中的人体动作数据进行识别处理车辆信息管理系统管理员/操作人员可对监控车辆的基本信息进行综合记录识别处理管理系统管理员/操作人员可根据人体的眼睛动作进行实时疲劳驾驶监测采集录像管理系统管理员/操作人员可对摄像头的采集录像参数数据进行设置和处理系统设置系统管理员/操作人员可对动作识别的系统参数数据进行详细设置预警设置系统管理员/操作人员可对系统报警参数数据进行详细设置4.2.1可用性软件产品说明对于该软件的潜在需方和用户都是可用的。
疲劳驾驶预警系统
疲劳驾驶预警系统疲劳驾驶预警系统作为一个新兴的汽车安全辅助驾驶产品，国际和国内刚处于起步研究状态，还没有完全成熟的产品。
西安邦威电子科技有限公司历经3年多时间的集智攻关，突破了一系列技术难题，掌握了疲劳状态检测的核心技术，总体性能达到了国际先进水平。
西安邦威电子科技有限公司研制的SS600疲劳驾驶预警系统是基于车联网应用的解决驾驶员疲劳驾驶安全隐患的智能检测设备，针对疲劳驾驶行为进行检测、预警和干预，以提高行车安全性。
本系统应用公司自主研发的人脸检测算法（AD_FACE算法），依据对驾驶人员视频图像的获取，通过面部生物特征模式技术的检测、分析和判别，对常见的驾驶注意力不集中、反应迟钝、疲劳瞌睡、低头玩手机、接打电话和抽烟等非正常驾驶状态进行提示告警，具体包括：对驾驶员状态进行检测；对驾驶员活跃度、姿态、注意力进行评估；对驾驶疲劳和瞌睡进行告警。
产品简便实用、可靠性高，能够全天候、实时非接触式进行驾驶员疲劳状态监测，为安全行车提供有效的汽车主动安全保障。
产品介绍SS600疲劳驾驶预警系统采用本公司自主研发的人脸检测算法（AD_FACE算法），依据对驾驶人员视频图像的获取，通过面部生物特征模式技术的检测、分析和判别，对常见的驾驶注意力不集中、反应迟钝、疲劳瞌睡、低头玩手机、接打电话和抽烟等非正常驾驶状态进行提示告警，具体包括：对驾驶员状态进行检测；对驾驶员活跃度、姿态、注意力进行评估；对驾驶疲劳和瞌睡进行告警。
产品简便实用、可靠性高，能够全天候、实时非接触式进行驾驶员疲劳状态监测，为安全行车提供有效的汽车主动安全保障。
SS600疲劳驾驶预警系统具有如下性能非接触性：不影响驾驶习惯及驾驶环境。
适应性：在抗震、防尘、防爆、温湿度适应等方面，提供工控及以上设计标准。
主动性：产品的疲劳预告警功能可以自主学习，无需人工校准，操作简便。
实用性：——系统对于不同的眼镜类型均具有稳定性与可靠性，特别是在镜框遮挡了部分眼睛的情况下同样适用，从而系统也能将眼镜对监测的影响有效消除。
疲劳驾驶预警系统
物流行业
物流行业也是疲劳驾驶预警系统的应 用场景之一。物流车辆在运输过程中 需要长时间连续行驶，驾驶员容易疲 劳，导致驾驶能力下降。
通过使用疲劳驾驶预警系统，物流公 司可以更好地监控驾驶员的疲劳状态 ，采取必要的措施，如安排休息时间 、更换驾驶员等，确保运输安全。
公共交通行业
01
公共交通行业同样关注疲劳驾驶问题 。公交车、出租车等公共交通工具在 城市中穿梭，驾驶员需要保持高度警 觉和集中注意力。
多模态融合
将多种信息源进行融合，包括驾驶员生理数据、车辆状态、环境感 知等，提高预警系统的全面性和准确性。
应用场景拓展
自动驾驶车辆
01
疲劳驾驶预警系统将成为自动驾驶车辆的必备安全配置，提高
道路交通的安全性和可靠性。
公共交通工具
02
在公共交通工具如公交车、出租车等推广应用疲劳驾驶预警系
统，降低因疲劳驾驶引发的交通事故风险。
解决方案
通过规模化生产和技术创新，降低系 统成本。同时，政府和社会各界可以 通过政策支持和资金投入，推动疲劳 驾驶预警系统的普及和应用。
06 未来展望
技术发展趋势
智能化
利用人工智能和机器学习技术，实现疲劳驾驶预警系统的自适应 和自主学习，提高预警准确率。
实时监测
通过高精度传感器和算法，实现驾驶员生理状态和车辆行驶状态的 实时监测，及时发出预警。
疲劳驾驶可能导致严重的 交通事故，对驾驶员和乘 客的生命安全构成威胁。
影响道路交通秩序
疲劳驾驶可能导致交通拥 堵和混乱，影响道路交通 的正常秩序。
疲劳驾驶预警系统的必要性
提高道路安全性
促进道路交通文明
通过实时监测驾驶员的疲劳状态，预 警系统可以提醒驾驶员及时休息，降 低交通事故风险，提高道路安全性。
2024年疲劳驾驶预警系统市场发展现状
2024年疲劳驾驶预警系统市场发展现状引言疲劳驾驶是一种危险行为，不仅会对驾驶员自身造成伤害，还可能给其他道路使用者带来严重的后果。
为了减少疲劳驾驶带来的事故风险，疲劳驾驶预警系统逐渐成为一种重要的安全装备。
本文将对疲劳驾驶预警系统市场的发展现状进行探讨。
市场规模疲劳驾驶预警系统市场一直在快速增长。
根据市场研究公司的数据显示，预计在未来几年内，全球疲劳驾驶预警系统市场的年复合增长率将达到10%以上。
这主要归因于以下几个因素：1.道路交通事故频发：疲劳驾驶是道路交通事故的一个主要因素。
随着人们对交通安全的关注度提高，疲劳驾驶预警系统逐渐受到广泛关注。
2.政府法规的支持：为了提高道路交通安全水平，许多国家和地区已经开始制定相关法规，要求汽车生产商在车辆中配置疲劳驾驶预警系统。
3.科技进步：随着科技的不断进步，疲劳驾驶预警系统的性能和功能不断提升，为市场的发展提供了有效支持。
主要厂商和产品目前市场上存在多家厂商提供疲劳驾驶预警系统产品，主要包括以下几家：1.直接汽车制造商：一些汽车制造商在车辆中直接集成疲劳驾驶预警系统，其中包括奥迪、沃尔沃、宝马等。
他们的产品通过检测驾驶员的生理特征来判断疲劳状况，如检测眼睛的瞬目频率和头部的姿势变化等。
2.系统集成商：一些公司专注于为汽车制造商提供疲劳驾驶预警系统的系统集成服务。
他们将各种传感器、算法和软件集成到一起，提供成熟的解决方案。
这些公司包括Delphi、Mobileye等。
3.独立供应商：此外，还有一些独立供应商专门提供疲劳驾驶预警系统产品，使其能够适用于不同类型和品牌的汽车。
这些产品通常是后装设备，可以在车辆中添加。
目前市场上比较知名的疲劳驾驶预警系统独立供应商包括Seeing Machines、Smart Eye等。
行业趋势疲劳驾驶预警系统市场在不断发展中呈现出以下几个趋势：1.技术创新：随着技术的不断进步，疲劳驾驶预警系统的性能和功能不断提高。
新型的传感器、算法和人工智能技术的应用使得疲劳驾驶预警系统更加准确和可靠。
沃尔沃疲劳警示系统的原理
沃尔沃疲劳警示系统的原理沃尔沃疲劳警示系统是一项创新的科技，旨在帮助司机避免因疲劳驾驶而造成的交通事故。
该系统采用了多种技术手段来监测驾驶员的疲劳状态，并在发现疲劳驾驶的迹象时发出警示。
沃尔沃疲劳警示系统主要依靠两个核心组件来实现其功能：一是摄像头，用于捕捉驾驶员的面部信息；二是数据处理单元，用于分析驾驶员的疲劳程度。
首先，摄像头将实时监测驾驶员的面部特征，包括眼部活动、眨眼频率、头部姿势等。
通过对这些特征进行分析，系统能够判断驾驶员是否处于疲劳状态。
例如，当摄像头发现驾驶员频繁眨眼、眼部活动范围较小或者头部偏离驾驶位置时，系统可能判断驾驶员已经进入疲劳状态。
其次，数据处理单元会对摄像头捕获到的图像进行分析。
它使用了一种称为机器学习的技术来分析图像数据，通过与预先收集的疲劳驾驶数据进行比对，系统能够准确判断当前驾驶员的状态。
在分析的过程中，数据处理单元会评估驾驶员的疲劳程度，并在发现疲劳驾驶的迹象时触发警示系统。
警示系统通常通过多种方式向驾驶员发出警示，以确保及时提醒。
例如，系统可能会通过仪表盘上的指示灯或声音来警示驾驶员。
同时，系统还可以通过车辆的振动来传达警示信息，以避免分散驾驶员的注意力。
此外，沃尔沃疲劳警示系统还具备其他功能来提高驾驶员的安全性。
例如，系统还可以监测车辆的行驶状况，包括车辆的偏离轨迹、超速行驶等。
当系统发现这些危险行为时，会采取措施来避免事故的发生，如通过声音警报提醒驾驶员调整车辆行驶情况，或者在必要时自动采取制动等措施。
总结起来，沃尔沃疲劳警示系统通过摄像头和数据处理单元来监测和分析驾驶员的疲劳状态。
它能够准确判断驾驶员是否处于疲劳状态，并在必要时发出警示，以提醒驾驶员注意安全。
这一创新科技为驾驶员提供了额外的保护，为道路交通安全作出了重要贡献。
2023年疲劳驾驶预警系统行业市场发展现状
2023年疲劳驾驶预警系统行业市场发展现状随着汽车数量的不断增加以及城市化进程的快速推进，疲劳驾驶问题已经成为了道路交通安全的重要隐患。
为了解决这一问题，疲劳驾驶预警系统应运而生，并逐渐成为了一种独立的行业市场。
本文将从市场规模、技术研发状况、主要企业以及未来市场趋势等方面，对疲劳驾驶预警系统行业市场的发展现状进行简要概述。
一、市场规模据市场研究机构的数据统计，目前全球疲劳驾驶预警系统市场规模已经达到了数十亿美元。
其中，以北美市场为主导，欧洲、亚太、中东等市场也在快速增长。
中国市场在近年来开始崛起，尤其是随着新能源汽车的兴起和智能化技术的不断升级，疲劳驾驶预警系统的应用也在不断拓展。
二、技术研发状况随着社会科技的不断发展，疲劳驾驶预警系统的技术也在不断提升。
目前，疲劳驾驶预警系统主要采用摄像头或传感器等装置，对驾驶员的状态进行监测和识别，并通过声音、震动或显示屏等方式进行警示。
在技术应用方面，除了对专业驾驶员的使用外，近年来越来越多的汽车厂商将疲劳驾驶预警系统应用到家用轿车和SUV等车型上。
三、主要企业目前疲劳驾驶预警系统市场的主要企业包括大疆创新、博世、科陆电子、Flex等。
其中，国内的科陆电子、北汽绵阳等企业在技术研发和市场营销等方面都有较大优势，成为了中国疲劳驾驶预警系统市场的领军企业。
四、未来市场趋势未来，随着智能化技术的不断升级，疲劳驾驶预警系统市场还有很大的发展空间。
预计，在未来几年内，疲劳驾驶预警系统市场的年增长率将保持在10%以上。
特别是在新能源汽车的推广和普及、道路安全标准的提高等多重因素的影响下，疲劳驾驶预警系统市场发展将更加迅速。
总之，疲劳驾驶预警系统已经成为了一个不可或缺的行业市场，未来还有很大的发展潜力和机会。
随着技术和应用的不断升级，疲劳驾驶预警系统市场将扩大到更多的领域和行业，并为人类创造更加安全、高效、智慧的出行体验。
2024年疲劳驾驶预警系统市场分析现状
2024年疲劳驾驶预警系统市场分析现状1. 引言疲劳驾驶是导致交通事故的重要原因之一，为了提高道路交通安全性，疲劳驾驶预警系统逐渐被广泛使用。
本文将对疲劳驾驶预警系统市场的现状进行分析，为相关企业提供参考和指导。
2. 市场规模疲劳驾驶预警系统市场的规模在过去几年保持了稳步增长的趋势。
根据市场调研机构的数据，该市场在2019年的规模达到X亿美元，并预计将在未来几年保持每年X%的增长率。
3. 市场驱动因素3.1 交通事故的高发性疲劳驾驶是导致交通事故的主要原因之一。
随着汽车保有量的增加，交通事故的频率也相应增加，这促使了疲劳驾驶预警系统市场的发展与壮大。
3.2 政府法规的推动为了提高道路交通安全性，许多国家和地区出台了相关的法规和政策，要求车辆配备疲劳驾驶预警系统。
这些政府法规的推动对市场需求起到了积极的推动作用。
3.3 技术的进步随着传感技术、人工智能等技术的不断进步，疲劳驾驶预警系统的性能和可靠性得到了显著提升。
这也促进了市场对高性能疲劳驾驶预警系统的需求。
4. 市场分析4.1 北美地区北美地区是疲劳驾驶预警系统市场的主要消费地区之一。
汽车保有量大，同时政府对交通安全要求严格，这促使了对疲劳驾驶预警系统的需求。
许多知名厂商在该地区都有销售和服务网络。
4.2 亚太地区亚太地区是疲劳驾驶预警系统市场增长最快的地区之一。
中国、印度等国家的汽车保有量和交通事故频率较高，这为疲劳驾驶预警系统的市场需求提供了潜力巨大的机会。
4.3 欧洲地区欧洲地区的疲劳驾驶预警系统市场规模相对较小，但增长迅速。
随着欧洲联盟对道路交通安全性的提高要求，对疲劳驾驶预警系统的需求也在逐渐增加。
5. 市场竞争格局疲劳驾驶预警系统市场竞争激烈，主要厂商包括ABC公司、XYZ公司等。
这些厂商通过不断创新和技术进步，提供性能不断提升的产品，以满足市场需求。
此外，一些新兴企业也进入了市场，推动了市场的竞争和发展。
6. 市场挑战疲劳驾驶预警系统市场虽然发展迅速，但仍面临一些挑战。
疲劳预警工作原理是什么
疲劳预警工作原理是什么
疲劳预警是一种通过监测和分析人的行为和生理数据来预测和警示疲劳状态的技术。
其工作原理可以概括为以下几个步骤：
1. 数据采集：使用传感器或设备收集人的生理数据、行为数据和环境数据。
生理数据可以包括心率、皮肤电阻、眼动等；行为数据可以包括驾驶行为、眨眼次数、姿势等；环境数据可以包括光线、声音、温度等。
2. 数据处理：采集到的数据经过处理和分析，通过算法模型提取相关特征和指标。
比如，可以计算心率的变化、眨眼频率的变化等。
3. 疲劳指标计算：根据采集到的数据和相关的算法模型，计算出疲劳指标。
这些指标可以用于评估疲劳程度，比如睡意程度、专注度下降程度等。
常用的指标有疲劳指数、警觉度、反应速度等。
4. 疲劳预警：基于疲劳指标的结果，系统会根据预设的疲劳等级设置，判断当前的疲劳状态是否处于警示阈值以上。
如果在警示阈值以上，则会触发疲劳预警，提醒用户采取相应的措施，比如休息、睡眠或调整工作方式。
需要注意的是，不同的疲劳预警系统可能采用不同的传感器、算法和指标计算方法，具体的工作原理可能会有所差异。
但总的来说，疲劳预警系统主要依靠数据采集、数据处理和疲劳指标计算来判断疲劳状态，并通过预警提醒用户注意疲劳问题。
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国内外驾驶疲劳状态检测技术的现状与发展摘要：疲劳驾驶是引发交通事故的重要因素之一。
本文介绍了基于驾驶人生理信号、驾驶人生理反应特征、驾驶人操作行为和车辆行驶轨迹等驾驶疲劳状态监测的研究方法，并对国内外研究现状和现有产品进行了介绍，分析了目前疲劳驾驶研究中存在的问题、未来的研究发展方向和研究难点。
关键字：驾驶疲劳，EEG，PERCLOS，信息融合A Review of the Driver Fatigue Detection TechnologyCheng Bo , Zhang Guang-yuan, Feng Rui-jia, Zhang WeiState Key Laboratory of Automotive Safety and Energy, Tsinghua University, Beijing, 100084,[1]Abstract: Driver fatigue is a major cause of road accidents. This paper discusses the methods of detecting driver fati gue based on the driver’s physiological signals, response characteristics, driving behavior and lane keeping characteristics. In this paper the recent developments of driver fatigue detection technology world-wide are also introduced. The findings from this review are discussed in the light of directions for future studies and development of fatigue detection. Keywords: driver fatigue, EEG, PERCLOS, information fusion1. 引言疲劳驾驶是当今交通安全的重要隐患之一。
驾驶人在疲劳时，其对周围环境的感知能力、形势判断能力和对车辆的操控能力都有不同程度的下降，因此很容易发生交通事故。
统计数据表明，在2007 年至2008 年我国直接由疲劳驾驶导致的死亡人数分别占机动车驾驶人交通肇事总死亡人数的11.35% 、10.91% 和12.5%，大约每年有9000 人死于疲劳驾驶。
因此，研究开发高性能的驾[2]驶人疲劳状态实时监测及预警技术，对改善我国交通安全状况意义重大。
[3]2. 驾驶人疲劳状态监测方法关于驾驶人疲劳及注意分散等安全状态的监测预警技术，由于它在交通事故预防方面的发展前景而受到各国高度的重视，研究人员根据驾驶人疲劳时在生理和操作上的特征进行了多方面的研究，一些研究成果已形成产品并开始进入市场。
驾驶人疲劳状态的检测方法可大致分为基于驾驶人生理信号、基于驾驶人生理反应特征、基于驾驶人操作行为和基于车辆状态信息的检测方法。
2.1 基于驾驶人生理信号的检测方法[4][5]针对疲劳的研究最早始于生理学。
相关研究表明，驾驶人在疲劳状态下的生理指标会偏离正常状态的指标。
因此可以通过驾驶员的生理指标来判断驾驶人是否进入疲劳状态。
目前较为成熟的检测方法包括对驾驶人的脑电信号EEG、心电信号ECG等的测量。
[6]研究人员很早就已经发现EEG能够直接反映大脑的活动状态。
文献[5]中的研究发现在进入疲劳状态时，EEG中的delta 波和theta 波的活动会大幅度增长，而alpha波活动会有小幅增长。
另一项研究通过在模拟器和实车中监测EEG信号，试验结果表明EEG对于监测驾驶人疲劳是一种有效的方法。
研究人员同时发现，EEG信号特征有很大的个人差异，如性别和性格等，同时也和人的心理活动相关很大。
ECG主要被用于驾驶负担的生理测量中。
研究表明在驾驶人疲劳时ECG会明显的有规律的下降,并且HRV （心率变化）和驾驶中的疲劳程度的变化有潜在的关系。
基于驾驶人生理信号的检测方法对疲劳判断的准确性较高，但生理信号需要采用接触式测量，且对个人依赖程度较大，在实际用于驾驶人疲劳监测时有很多的局限性，因此主要应用在实验阶段，作为实验的对照参数。
2.2 基于驾驶人生理反应特征的检测方法基于驾驶人的生理反应特征的检测方法是指利用驾驶人的眼动特性、头部运动特性等推断驾驶人的疲劳状态。
驾驶人眼球的运动和眨眼信息被认为是反映疲劳的重要特征，眨眼幅度、眨眼频率和平均闭合时间都可直接用于检测疲劳。
目前基于眼动机理研究驾驶疲劳的算法有很多种，广泛采用的算法包括PERCLOS，即将眼睑闭合时间占一段时间的百分比作为生理疲劳的测量指标。
利用面部识别技术定位眼睛、鼻尖和嘴角位置，将眼睛、鼻尖和嘴角位置结合起来，再根据对眼球的追踪可以获得驾驶人注意力方向，并判断驾驶人的注意力是否分散。
Philip W. Kithil 利用头部位置传感器检测驾驶人点头动作，该传感器通过电容传感器阵列输出驾驶人头部距离每个传感器的位置,可实时跟踪头部的位置,根据头部位置的变化规律判定驾驶人是否瞌睡, 该研究发现点头的动作和瞌睡有非常好的相关性。
基于驾驶人生理反应特征的检测方法一般采用非接触式测量，对疲劳状态的识别精度和实用性上都较好。
[7]2.3 基于驾驶人操作行为的检测方法基于驾驶人操作行为的驾驶人疲劳状态识别技术，是指通过驾驶人的操作行为如方向盘操作等操作推断驾驶人疲劳状态。
Yoshihiro Takei 利用FFT对监测到的驾驶人的方向盘操作数据进行处理，研究结果在一定程度上揭示了驾驶人的方向盘操作与疲劳之间的关系。
文献的研究指出方向盘的操作是一种有效的驾驶疲劳的判断手段。
Yabuta开发的驾驶人防疲劳装置中也使用了方向盘操作信息。
总体来说，目前利用驾驶人操作行为进行疲劳识别的深入研究成果较少。
驾驶人的操作除了与疲劳状态有关外，还受到个人习惯、行驶速度、道路环境、操作技能的影响，车辆的行驶状态也与车辆特性、道路等很多环境因素有关，因此如何提高驾驶人状态的推测精度是此类间接测量技术的关键问题。
2.4 基于车辆行驶轨迹的检测方法利用车辆行驶轨迹变化和车道线偏离等车辆行驶信息也可推测驾驶人的疲劳状态。
这种方法和基于驾驶人操作行为的疲劳状态识别技术一样，都以车辆现有的装置为基础，不需添加过多的硬件设备，而且不会对驾驶人的正常驾驶造成干扰，因此具有很高的实用价值。
日本三菱汽车公司开发了利用车辆横向位移量、驾驶人操作量等复合参数来识别驾驶人疲劳状态的方法，实验证明该方法的识别结果与利用驾驶人眨眼次数的识别结果基本一致。
日本庆应大学(2005) 中岛研究室利用EEG评价驾驶人的睡意，研究发现车辆的横向位移量、方向盘操作量可以用来作为驾驶人疲劳状态的评价指标，而且可以实现疲劳早期预警。
3. 国内外驾驶人疲劳状态开发现状美国Attention Technologies 公司推出的Driver Fatigue Monitor（DD850）是一款基于驾驶人生理反应特征的驾驶人疲劳监测预警产品，产品外形如图1所示。
该产品通过红外摄像头采集驾驶人眼部信息，采用PERCLOS作为疲劳报警指标，可直接安装在仪表盘上，报警的敏感度和报警音量均可调节，目前已推广应用，但只有晚上才有效。
图1 Driver Fatigue Monitor 图2 S.A.M.疲劳报警装置美国Digital Installations 开发的S.A.M.疲劳报警装置利用置于方向盘下方的磁性条检测方向盘转角，如图2所示。
如果一段时间内驾驶员没有对方向盘进行任何修正操作，则系统推断驾驶员进入疲劳状态，并触发报警。
美国AssistWare Technology 公司的SafeTRAC 利用前置视频头对车道线进行识别，当车辆开始偏离车道时进行报警，该产品也可通过车道保持状态结合驾驶人的方向盘操作特性判断驾驶人的疲劳状态。
图3为SafeTRAC 的产品外观和车道线识别界面。
(a) (b) 图3 SafeTRAC疲劳报警装置(a)产品外观(b)车道线识别界面英国的ASTiD (Advisory System for Tired Drivers) Driver Alert 装置综合考虑驾驶员的睡眠信息、已完成的驾驶时长和类型，以及驾驶员的方向盘操作等各种因素判断驾驶人疲劳状态。
装置运行前需要驾驶员输入自己过去24小时的睡眠信息。
当视觉报警到一定程度时，触发声音报警，建议驾驶员停车并休息。
休息一段时间后，内置闹钟会叫醒驾驶员，并重置驾驶时间。
产品外观如图4所示。
图4 ASTiD 产品外观图5 AWAKE 系统样车示意图欧盟的AWAKE 项目对人眼生理反应信息、方向盘操作转角信息、方向盘转向力信息以及车道线信息进行了检测和记录，通过研究这些信息与疲劳之间的关系，利用信息融合技术实现驾驶人疲劳分级评价，采用声音、光照闪烁以及安全带振动等方式对疲劳实现预警，开发了驾驶人疲劳检测报警系统。
该系统样车示意图如图5所示。
除了上述这些产品之外，还有通过手腕运动检测疲劳的疲劳报警手镯和可挂在眼睛腿上的利用加速度运动信息检测头部运动的疲劳检测眼镜等其它一些疲劳检测预警产品。
国内对驾驶人安全状态监测技术的研究起步较晚，相关研究主要在大学等研究机构进行。
首都师范大学在基于机器视觉的嵌入式驾驶疲劳检测系统方面进行了研究，在实验室环境实现了检测系统平台，但是在算法的效率、疲劳判定的实时性、准确性和鲁棒性上还有待进一步提高。
第四军医大学和航空医学研究所对人眼的状态检测和头部运动做了一系列的实验，在利用基于视频的眼部生理特征判断驾驶人疲劳方面做了较为深入的研究工作。
吉林大学对人眼定位方法进行了一些系统的研究。
综上所述，国内以上相关领域的研究主要集中在基于视频信号的驾驶人面部生理特征的研究方面，而且目前各种算法在识别精度、可靠性、实时性等基础性能方面尚存在问题，与国外相关研究相比存在较大差距。
由清华大学和东南大学的几位博士组建的中国单片机公共实验室南京研发中心联合南京远驱科技有限公司研究出来的gogo850是国内唯一已经商业化的疲劳驾驶预警系统，其原理和丰田十三代皇冠标配的瞌睡报警系统类似，主要检测驾驶员的眼睛开合情况，尤其增加了对瞳孔的识别，睁眼睡觉瞳孔很暗，即使有驾驶员睁眼睡觉也能被识别出，基于红外差分图像的处理使得产品在阳光下和黑暗里都能进行识别，系统还能对带各类眼镜的驾驶员进行识别，实用性很强。
以清华大学汽车安全与节能国家重点实验室为核心的团队承担了国家“十一五”863 研究课题，开展驾驶人疲劳状态监测及预警技术的研究，以开发具有高准确性和高可靠性的驾驶人疲劳及注意分散状态的实时监测技术，可适用于实际道路环境并实现全天候工作，降低因驾驶人疲劳驾驶或注意分散导致的交通事故。