我国48%的车祸由驾驶员疲劳驾驶引起，直接经济损失达数十万美元。有关汽车驾驶员的疲劳检测问题，随着高速公路的发展和车速的提高，目前已成为汽车安全研究的重要一环。疲劳驾驶预警系统就是指一旦驾驶者精神状态下滑或进入浅层睡眠，该系统会依据驾驶员精神状态指数分别给出：语音提示，振动提醒，电脉冲警示，警告驾驶员已经进入疲劳状态，需要休息，并同时自动记录相关数据，以便日后查阅，鉴定。其作用就是监视并提醒司机自身的疲劳状态，减少司机疲劳驾驶潜在危害。以下对疲劳驾驶预警系统发展现状分析。

　　交通事故是当前世界各国所面临的严重社会问题之一,已被公认为危害人类生命安全的第一大公害。而在交通事故中，相当一部分是由于驾驶员疲劳驾驶引起的。疲劳驾驶对安全的影响，已经到了非常严重的程度。据了解，全世界范围内，超过30%的公路交通事故和约15%至20%的铁路交通事与驾驶疲劳有关，疲劳驾驶严重影响驾驶员的警觉性、应变性及安全驾驶能力，容易发生群死群伤的恶性交通事故。

　　2016-2021年汽车轮胎智能安全预警系统行业市场竞争力调查及投资前景预测报告表明，智能驾驶是百度在人工智能方面重点布局的领域，在该领域，明年百度会和一汽联合推出防疲劳驾驶的系统，因为“我们希望货车司机丢掉工作之前别先丢掉生命”。百度疲劳驾驶监测系统将是基于百度大脑的图像识别技术的落地方式之一，它将通过红外人脸识别判断，当卡车司机进入疲劳状态时，系统就会发出相应的警告信息。

　　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、生理反应特征、操作行为和基于车辆状态信息的检测方法。

　　基于驾驶人生理信号

　　驾驶人在疲劳状态下的生理指标会偏离正常状态的指标，疲劳驾驶的研究最早也是基于此方面的。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。

　　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，因此在实际操作时有很多受限因素，因此主要应用于实验中，作为对照参数。

　　基于驾驶人生理反应特征

　　该检测方法是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，眼球的运动和眨眼信息被认为是反映疲劳的重要特征。

　　目前，眼动机理方面的算法很多，被广泛采用的一种算法PERCLOS就是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。但这类算法需要面对的难题是：种族不同，眼窝的深浅也不同，算法的适应性便难以优化。而且，在面对场景光线的变化时，人脸识别的准确度也会受到影响。

　　基于驾驶人操作行为

　　通过对驾驶人方向盘操作数据进行处理，从而推断驾驶人疲劳状态。目前而言，该方式的存在有很多不确定性，受个人习惯、行驶速度、道路环境、操作技能的限制，因此该方面的深入研究成果较少。

　　基于车辆行驶轨迹

　　通过车辆行驶轨迹变化和车道线偏离等行驶信息来推测驾驶人的疲劳状态。

　　据悉，对于疲劳检测来说，有两大技术门槛，就是应用场景的复杂性与算法本身的瓶颈。

　　我国的疲劳驾驶预警系统的研究起步较晚,目前比较成型的是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。