中国作为人口大国，汽车销量在最近几年也遥遥领先，根据1月11日公安部交通管理局官方发布的最新统计数据，2018年全国新注册登记机动车3172万辆，机动车保有量已达3.27亿辆，其中汽车2.4亿辆，小型载客汽车首次突破2亿辆；机动车驾驶人达4.09亿人，其中汽车驾驶人3.69亿人。在如此之大的驾驶人口基数上，交通事故的分析预防也成为越来越重要的问题。美国汽车交通安全基金会的一项调查表明：疲劳驾驶在美国的交通事故死亡事件中占据21%的比例，可见疲劳驾驶占交通事故的比例是非常之高。我国《道路交通安全法》第22条也有规定：“过度疲劳影响安全驾驶的，不得驾驶机动车”。由此可见，如何检测驾驶员的疲劳状态以避免潜在交通事故的发生，是一个关系到国民交通出行安全的重大课题。

然而在实际操作上，界定疲劳驾驶状态的标准往往难以确定，《道路交通安全法实施条例》第六十二条写有：连续驾驶机动车超过4小时，中途未停车休息或者停车休息时间少于20分钟的就算疲劳驾驶，但是实际上集中力强的司机可以保持超过4小时的正常驾驶时间，也有一些生活不规律或休息不足的司机开始驾驶时就处于疲劳状态。所以说，定义疲劳驾驶的关键在于司机自身处于何种驾驶状态，要监测司机的驾驶状态有很多观察指标可以选择，这也是驾驶员疲劳状态监测理论和应用发展中各个分支之间的区别。

驾驶员的驾驶行为涉及到因三个方面的因素：驾驶员的一系列操作动作；对驾驶交通环境的认知；以及结合前两者的判断反应速度。环境信息的捕捉是驾驶行为中的关键一环，这需要驾驶员注意力的高度集中。所以在安全驾驶概念中，对驾驶员注意力集中情况的检测成为一个关键的问题，各种相关研究也是围绕这一点展开的。

现有的驾驶员疲劳状态监测技术可以分为五大类：一，依靠驾驶员主动报告自身疲劳情况；二，驾驶员生物学特征监测；三，驾驶员生理物理特征监测；四，车辆行驶行为情况监测；五，综合使用上述技术共同进行驾驶员状态监测。根据这些基本思路，国内外的研究人员进行了各种相关的研究。

（2）国外研究现状分析：

这里对国外研究现状进行一个简单的总结。关于生物特性监测，较早的专利比如有1995年James Russell Clarke 发明的“瞌睡监测以及驾驶员警报装置”^[1]。该专利通过对人的眼睛和鼻子进行热成像监测，捕捉到正常驾驶状态和瞌睡状态下呼吸气体温度体积等生理特征的变化来判断驾驶员是否处于疲劳驾驶状态。Boon-Giin Lee等人运用基于短波的分析的EEG（脑电图）和呼吸传感器构建了一个驾驶员状态检测系统，实现了最高98.7%的测量精度^[2]。

而生理表征的监测则是一个研究热点，它主要依赖于图像分析技术，例如Maninder Kahlon等人利用MATLAB分析人眼部的二值图像，根据黑色像素点的覆盖率来判断驾驶员的疲劳状态^[3]。Melissa Yauri-Machaca等人通过调查分析发现疲劳驾驶最显著的特征是驾驶员眼睑的张开程度和眨眼的频率，于是利用MATLAB编写了一个可以实时监测驾驶员的面部变化的程序，通过摄像头来监测驾驶员状态，眨眼频率超过阈值时会响起警报^[4]。Alessandro Amodio等研究者则着眼于更微观的生理表征，他们通过对瞳孔动态特性的监测，以其反射光线的特性作为考察驾驶员状态的指标^[5]。Oana Ursulescu等研究者则在人眼识别的基础上记录被观察者闭眼的持续帧数来判断其驾驶状态是否正常^[5]。

通过车辆行驶行为来监测驾驶状态也是一种可行的思路。早在1999年就有James Anthony Horne等人在一项专利中将各种传感器安装在汽车的各个操作部件上来获得零件运动状态参数，并分析这些参数和驾驶员生物钟节奏之间的关系，从而监测、判断驾驶员驾驶状态^[6];在最新的一项研究中，Ji Hyun Yang等人认为驾驶员的疲劳状态不一定会直接反映在面部表情或是生理状态上，往往是直接影响驾驶行为，即交通工具完成的行驶任务的效率。于是他们把驾驶行为分为两种类型：第一种类型称为“rule-based tasks”，即实时反应、追踪任务、抗干扰驾驶等在一定条件约束下的驾驶行为；第二种驾驶行为称为“skill-based tasks”，指的是更基础的一些驾驶动作，是司机完成某种驾驶动作的行为，主要和司机的经验和驾驶水平有关。他们的实验组包含了不同疲劳程度的驾驶员，通过贝叶斯神经网络范式对各个实验组驾驶进行数据图表分析，发现疲劳驾驶主要影响第一种驾驶行为，这反过来可以证实利用贝叶斯神经网络范式对驾驶行为进行分析从而实现驾驶员疲劳状态的监测是理论可行的^[7]。

以上介绍了科研领域对驾驶员状态监测方法的主要研究方向，接下来介绍市场上已经存在的商业化产品是如何实现驾驶员状态监测的。

已有很多汽车厂商将状态监测模块集成到整车上，比如丰田最早于2008年搭载了基于人眼皮活动情况的检测系统，而最近的丰田安全产品Safety Sense P则包含了车道偏离和行人检测功能。尼桑在2016年推出的Nissan Maxima模块具有监测行车路线的功能，会在异常偏离车道时发出警报。大众公司则在车上安装了行为监控系统，会将驾驶员控制方向盘和踩脚踏的动作记录分析以判断驾驶状态是否异常^[8]。