在汽車工業中，高級智能駕駛輔助系統主要出現在少數高級轎車的前裝環節，而中國汽車保有量中存在大量的中低級轎車，少有高級駕駛輔助系統的保障。在汽車后裝市場加入高級智能駕駛輔助系統同樣可以起到更好的保護作用。

高級智能駕駛輔助系統（ADAS）中的疲勞駕駛預警系統（DMS）能夠在駕駛員行駛過程中，全天候監測駕駛員的疲勞狀態、駕駛行為等。在發現駕駛員出現疲勞、打哈欠、瞇眼睛及其他錯誤駕駛狀態后，預警系統將會對此類行為進行及時的分析，并進行語音燈光提示。達到警示駕駛員，糾正錯誤駕駛行為的方式。

那么什么是疲勞駕駛預警系統？疲勞駕駛預警系統是如何工作，如何保障駕駛員在疲勞駕駛及出現危險時及時預警呢？

疲勞駕駛預警系統就是指一旦駕駛者精神狀態下滑或進入淺層睡眠，該系統會依據駕駛員精神狀態指數分別給出：語音提示，振動提醒，電脈沖警示，警告駕駛員已經進入疲勞狀態,需要休息,并同時自動記錄相關數據,以便日后查閱，鑒定。其作用就是監視并提醒司機自身的疲勞狀態，減少司機疲勞駕駛潛在危害。許多國家都比較重視疲勞駕駛預警系統的研究工作,早期的疲勞駕駛測評主要是從醫學角度出發,借助醫療器件進行的。

而目前應用較多的疲勞駕駛預警系統（DMS）是基于駕駛員生理及其他非生理信號的變化進行采集、分析和處理，判斷駕駛員狀態是否處于疲勞、睡眠狀態。

基于圖像處理的疲勞駕駛系統主要有幾個模塊組成：圖像采集模塊、圖像處理模塊、中央處理器、報警顯示模塊。

系統最前端為圖像采集模塊，搭載圖像傳感器的攝像頭將時刻進行圖像采集，保證在各種環境，全天候都能實現駕駛員面部特征和肢體圖像的采集。達到及時性和準確性，無延遲的監控。

圖像采集模塊主要負責不間斷的圖像采集，而圖像處理模塊則是將采集到的圖像進行分析處理，對每一幀圖像都需要進行數字化、降噪、濾波、重建等處理，再傳輸至中央處理器利用圖像處理算法不斷優化結果，進而將結果輸出，通過指示燈和聲音進行預警。

整個系統主要利用駕駛員的面部特征、眼部信號、頭部運動特征等推斷駕駛員的疲勞狀態，并進行報警提示和采取相應措施，有利于駕駛員更直觀的判斷車輛狀態，對駕乘者給予主動智能的安全保障。

了解了疲勞駕駛預警系統如何工作的，我們接下來看一下疲勞駕駛預警系統是如何能夠保障系統在駕駛員出現疲勞狀態或其他危險行為時能夠及時預警。

當圖像傳感器將圖像數據一幀一幀不間斷捕捉后，傳輸至處理器模塊，處理器也將對每一幀圖像進行預處理和分析。交通事故的發生就在幾秒鐘的時間內，研究調查，提前2秒鐘預警將能減少92%的交通事故，提前0.5秒鐘預警，將會避免73%的交通事故。因此要想達到更為準確和快速的預警效果就要求處理器的處理性能和軟件算法達到一個更高的水平，高速硬件處理系統和優化的算法是保證預警及時的一個重要原因。

硬件性能

在一般的圖像處理系統中，無論是DSP或是ARM系統，主要是利用CPU的計算性能來滿足處理要求。但通常情況下，這樣的硬件性能在應對復雜計算時是可以，對于圖形計算的重復性和大量性，將會造成處理延遲，不能滿足高速硬件處理性能要求。

一般的系統,CPU核心數不超過兩位數，而搭載更多圖形專用處理器GPU的系統，將完美解決上述問題。GPU可以實現幾十上百的核心同時計算數據，在應對龐大的圖形數據處理時就表現除了更好的加速性能，從而實現圖像處理的快速性。

軟件性能

軟件性能主要體現在算法優化上。攝像頭將圖像從三維轉化至二維，而在二維圖形中通過算法來進行特征識別和決策判斷，將會在很大程度上加大算法的難度，這是也傳統疲勞駕駛系統識別準確性低的一個原因。

通過3D點云技術，可將圖形進行恢復重建為立體圖像，實現特征像素的三維坐標的描述。在立體化圖像中，有利于疲勞狀態如：嘴巴張合、眼睛閉合、瞳孔的變化、頭部低下等信息的捕捉，達到對特征的良好識別。算法的不斷優化更是預警準確性的重要保障之一。

深度機器學習技術的運用，將更好的實現人工智能。在疲勞駕駛預警系統中采用深度機器學習技術中的卷積神經網絡，可以更準確將特征進行識別和表達。普通神經網絡由于訓練代價較高，一般只有3-4層，而深度神經網絡由于采用了特殊的訓練方法加上一些小trick，可以達到8-10層。深度神經網絡能夠捕捉到數據中的深層聯系，從而能夠得到更精準的模型，而這些聯系不容易被普通的機器學習方法所發覺。

疲勞駕駛預警系統 主要是針對駕駛員的疲勞狀態和其他不良駕駛行為進行實時檢測和判斷，當偵測到駕駛員的行為將會對駕駛安全不利時，系統就會迅速預警顯示，將危險信號傳達給駕駛員，以達到及時糾正和避免事故發生的目的。

在交通事故頻發、駕駛安全問題嚴重的情況下，基于駕駛員自身疲勞駕駛預警系統的出現將很好的實現駕駛安全的保障，每一位駕駛員都能保證自身駕駛行為的正確性，將會更好的降低事故發生率，真正達到高級駕駛輔助系統的良好運用。