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早期驾驶员状态检测的方法主要是基于车辆运行状态的检测方法，包括车道偏离报警、转向盘检测等，此类方法对驾驶员本身特征敏感度不高，容易因环境因素误判，因此在近年来的研究中很少单一使用。本文将分别介绍基于驾驶员面部特征的检测技术，以及该技术与多传感器融合的驾驶员状态检测技术。

目前在基于驾驶员面部特征的检测技术中比较常用的是驾驶员的头部特征，驾驶员头部的可视化特征可集中反映驾驶员的精神状态，比如眼睛的眨动状态和频率、嘴部运动特征、头部姿势等，这些特征都可通过摄像头采集，不会对驾驶员正常驾驶产生影响，这种非接触式的方法也逐渐成为此类技术的主流方法。

FaceLAB是基于眼部特征的驾驶员状态检测技术的代表，该技术通过检测驾驶员头部姿态、眼睑运动、凝视方向、瞳孔直径等特征参量，进行多特征信息融合，实现对驾驶员疲劳状态的实时检测，系统采用眼睛睁闭和注视方向检测方法，解决了在暗光照、头部运动和驾驶员佩戴眼镜条件下的视线跟踪问题。2008年， 版的FaeeLAB0v4系统采用 的红外光主动照明技术，进一步增强了视线检测的准确度和精度，且能独立地跟踪每一只眼睛。

基于驾驶员面部特征与多传感器融合的检测技术，其主要代表是欧盟名为「AWAKE」的项目研究，该项目利用图像、压力等多种传感器，通过对驾驶员眼睑运动、视线方向、转向盘握紧力等驾驶状态，及车道跟踪、周边车距检测、油门加速度计和制动器的使用等的分析，将驾驶员的疲劳程度划分为清醒、可能疲劳和疲劳3种状态，对驾驶员状态进行较为全面的检测和综合评价。

该项目的驾驶员报警系统，由声音、视觉、触觉报警器组成，当检测到疲劳发生时，可根据疲劳程度的不同，通过强弱不同的声光刺激和安全带抖动来提高驾驶员的警觉性。在此研究基础上，日产公司研制出一种报警系统，当该系统判断驾驶员处于疲劳驾驶状态时，电子报警器就会鸣响，并向驾驶室喷放一种含有薄荷和柠檬等醒脑物质的香气，及时消除司机睡意，如果驾驶员疲劳状态得不到改善，该系统会使用声光报警，并且自动停车。

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