长途驾驶、深夜行车或忙碌的一天，都可能让司机感到疲惫。但哪怕只是片刻的分神，也可能对行车安全造成重大影响。
正因如此，许多汽车制造商正在转向新技术，以帮助司机保持警觉和专注。从追踪转向模式的传感器，到监测疲劳迹象的摄像头，如今的车辆正变得越来越智能，能够识别司机注意力何时开始分散。
特别是得益于计算机视觉------人工智能（AI）的一个分支------机器现在能够像人类一样解读图像和视频。在车辆上，计算机视觉可用于驾驶员注意力监测系统，分析司机的姿势、面部表情和眼球运动。
YOLO11 和 YOLO26 这样的视觉AI模型，支持目标检测（在图像中识别和定位物体）、目标跟踪（跨帧跟踪这些物体）和实例分割（将单个物体与背景分离）等计算机视觉任务。这些技术可应用于监测驾驶员的姿势、头部位置和整体专注度。
在实际开发中，构建和优化这样的视觉AI模型往往涉及复杂的数据处理、模型训练与部署流程。一站式AI开发平台如Coovally，正可以帮助开发者和企业高效应对这些挑战。通过提供从数据标注、模型训练、评估到部署的全流程工具，Coovally能显著加速例如驾驶员状态监测这类特定视觉AI应用的开发周期，让团队更专注于核心算法的优化与系统集成。
在本文中，我们将探讨导致驾驶员注意力不集中和困倦的原因，视觉AI如何驱动驾驶员注意力监测系统，以及这些系统如何为各地的驾驶员塑造一个更安全的未来。
什么是驾驶员注意力不集中和困倦？
在方向盘后保持专注需要持续的注意力。每分每秒，驾驶员都需要处理路标、交通信号以及周围车辆的动向。当这种注意力稍有松懈，哪怕是短暂的瞬间，发生事故的风险也会急剧上升。
研究发现，那些视线离开道路超过一次，或频繁操作车内按钮的驾驶员，发生事故或险情的可能性更高，即使风险增加并非正好是两倍。
这些发现凸显了注意力是多么容易分散，这个问题被称为驾驶员注意力不集中。当驾驶员的眼睛或思绪离开道路时就会发生，无论是查看手机、换音乐，还是陷入沉思。哪怕只是短短两秒的视线转移，也可能错过前方减速的车辆或红灯。
与此同时，驾驶员困倦往往是逐渐发展的，通常由疲劳或睡眠不足引起。困倦的驾驶员可能眨眼变慢、点头打盹，或者放松握方向盘的手。随着疲劳加剧，反应时间变慢，保持车辆控制也变得更加困难。
如何判断驾驶员是否警觉？
以下是一些常见的驾驶员注意力不集中或困倦的迹象：
- 眨眼频率和时长： 驾驶员眨眼比平时更慢或更频繁。
- 头部位置和倾斜度： 驾驶员头部前倾或侧向一边。
- 眼球运动和视线方向： 驾驶员视线离开道路时间过长。
- 缺少方向盘输入： 驾驶员在行驶中只做微小或延迟的转向修正。
这些迹象可能起初很微小，但会随着时间推移变得更加明显，尤其是在长途旅行或夜间驾驶时。及早识别这些迹象有助于驾驶员在道路上保持警觉、专注和安全。
驾驶员注意力监测的必要性
即使有车道保持辅助（帮助车辆保持在车道中央）或自适应巡航控制（保持安全跟车距离）等先进功能，如果驾驶员注意力分散，事故仍然可能发生。技术可以增强安全性，但保持警觉仍然是驾驶员的责任。
为了帮助降低这些风险，现在的新技术使用由视觉AI驱动的摄像头来监测驾驶员的面部和眼睛。这些技术被称为驾驶员注意力监测系统，旨在检测疲劳或分心的早期迹象，帮助驾驶员保持警觉和安全。
当系统注意到诸如眨眼变慢、点头、视线偏离道路等警示信号时，通常会发出温和的提醒，例如视觉或听觉警告，促使驾驶员在危险增加之前重新集中注意力。
驾驶员注意力监测：工作原理
驾驶员注意力监测系统旨在识别驾驶员何时开始分心，这种情况可能在驾驶员毫无察觉的情况下逐渐发生。这些系统通常使用安装在方向盘附近或仪表板上的小型摄像头，持续观察驾驶员的面部和眼睛。
为确保在所有条件下都能可靠运行，许多系统使用红外摄像头，即使在夜间、光线不足或恶劣天气下也能清晰捕捉面部细节。由于驾驶员注意力监测是对实时性要求极高的应用，摄像头捕捉的画面必须实时分析，以检测并响应疲劳或分心的迹象。
- 视觉AI如何解读驾驶员行为？
那么这些系统究竟如何工作呢？摄像头捕捉实时视频，由经过训练的视觉AI模型进行分析，这些模型能解读人体姿势和面部行为。它们可以检测揭示驾驶员警觉度或分心程度的微妙视觉线索。
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分析面部和身体线索
集成了这些模型的视觉AI系统，可以利用姿态估计技术检测和跟踪驾驶员的面部及整体身体姿势。它能识别眼睛、鼻子、嘴巴、肩膀和头部位置等关键点，从而即使在光线变化或驾驶员变换姿势时也能监测运动和姿态。
在实际开发中，Coovally能够为这类模型的训练提供强大支持。它简化了处理多样化驾驶员面部和姿势数据的过程，支持使用先进的算法框架进行快速迭代和模型优化，有助于开发出在复杂车内环境下依然鲁棒的监测模型。
- 一旦检测到驾驶员面部，系统会估计其头部朝向，以判断驾驶员正在看向何处------是直视前方道路、向下看向设备，还是看向侧方。接着，系统会聚焦于眼睛，分析眨眼频率、眨眼时长和视线方向，以评估注意力水平。
- 眨眼变慢、闭眼或视线偏离道路都可能表明疲劳或分心。一些系统还使用机器学习来追踪一段时间的姿势和运动模式，将其与正常、警觉的行为进行比较，从而识别出点头、身体前倾或反应变慢等逐渐显现的迹象。
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检测疲劳并发出驾驶员注意力警告
当检测到疲劳或注意力不集中的早期迹象时，系统会发出温和的警报，帮助驾驶员重新集中注意力。这些警报可以是轻柔的提示音、方向盘振动，或仪表盘上显示的提醒信息。如果驾驶员没有反应，警告会变得更加明显，直到驾驶员重新关注道路。
视觉AI也支持其他驾驶辅助和安全功能
除了监测驾驶员注意力，视觉AI还可以增强当今车辆中的一系列安全和驾驶辅助功能。例如，当系统检测到分心或困倦迹象时，它可以与其他车载系统共享该信息，从而使车辆能够调整自身行为，帮助保持安全、平稳的行驶。
以下是一些旨在辅助驾驶员的其他系统示例：
- 自适应巡航控制： 保持设定速度，并自动调整以与前车保持安全距离。
- 车道保持辅助： 提供轻柔的转向输入，帮助车辆保持在车道中央，减少无意识的车道偏离。
- 前向碰撞预警： 旨在检测到潜在碰撞或交通突然减速时，向驾驶员发出警报。
- 免提驾驶辅助系统： 这些功能可在兼容道路上实现有限的免提驾驶，同时监测驾驶员注意力以确保安全。例如，通用汽车的 Super Cruise 和福特的 BlueCruise，两者都使用车内摄像头追踪驾驶员的专注度，并在注意力分散时发出警报。
视觉AI能在道路上挽救生命
驾驶员注意力监测系统并非只是实验性创新，它们已投入实际应用。疲劳和分心是长途卡车司机面临的日常挑战，他们通常需要在路上长时间驾驶，休息很少。
视觉AI正通过实时监测驾驶员的警觉性来帮助解决这个问题。一个很好的例子是沃尔沃卡车推出的升级版驾驶员警报支持系统。它将一个面向内的眼球追踪摄像头与一个监控车道位置和驾驶模式的前向摄像头相结合。除此之外，其他汽车制造商也在整合由计算机视觉和AI驱动的驾驶员监测系统，以帮助驾驶员保持警觉和专注。
在推动此类系统落地方面，集成化的AI平台发挥着关键作用。Coovally提供的端到端解决方案能够助力企业将训练好的驾驶员监测模型高效部署到实际的车载硬件或边缘设备上，并管理其生命周期，从而加速安全技术的实际应用与迭代升级。
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驾驶员注意力监测系统的优缺点
- 优点：
- 实时检测：计算机视觉模型可以实时分析面部表情、眼球运动和头部位置，实现对疲劳或分心的早期检测。
- 非侵入式监测：与可穿戴传感器不同，基于摄像头的系统无需身体接触或驾驶员的额外努力，即可被动追踪注意力。
- 可扩展性和适应性：基于视觉的模型可以通过新数据不断重新训练和改进，从而提高在不同光照条件、面部类型和环境中的准确性。
- 缺点（需要注意的几点）：
- 光照和能见度问题：在光线不佳、有眩光，或驾驶员佩戴反光眼镜、帽子遮挡关键面部特征时，计算机视觉性能可能会下降。
- 数据隐私担忧：捕捉和处理车内视频引发了关于面部数据和行为模式如何存储、使用和保护的问题。
- 计算需求：实时视频分析需要显著的处理能力，这可能会增加系统成本和能耗。
总结
在方向盘后保持警觉对安全驾驶至关重要。即使是短暂的分神或疲劳，也可能增加事故风险。
由视觉AI驱动的驾驶员注意力监测系统通过追踪眼球运动、眨眼模式和头部位置等视觉线索，有助于降低这种风险。通过识别困倦或注意力不集中的早期迹象，这些系统可以及时提醒驾驶员重新集中注意力，确保道路安全。