疲劳驾驶识别的主要检测手段
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。
1、基于驾驶人生理信号的检测方法
针对疲劳的研究相当早始于生理学。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。
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。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[6]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、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，较大采用的算法包括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。
利用头部位置传感器检测驾驶人点头动作，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。
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。
利用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。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。
国朗科技基于先进的图像智能识别分析技术，检测驾驶员的头部运动、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，实时为司机提供本地提示和警告，为运营单位及监管部门提供远程监控与报警信息，为主管部门提供了预防疲劳驾驶的有效管理手段，从而保障司机安全，有效避免因疲劳驾驶而造成的危险。