智慧|人脸识别在智慧驾舱中的应用( 二 )

三、场景二：疲劳驾驶预警当驾驶员长时间连续行驶车辆或严重睡眠不足时，则有可能出现疲劳状态，若持续驾驶则会出现困倦瞌睡、注意力下降、判断能力下降、反应迟钝甚至精神恍惚等表现。
而此时驾驶车辆，在高速行驶的道路上，疲劳状态下极易发生交通事故。根据以往的交通事故数据分析报告及关于疲劳驾驶的研究文献，超过20%的交通事故与疲劳驾驶相关。疲劳驾驶然已成为导致交通事故的重要原因之一。
针对疲劳驾驶的预测判别方式，研究的方向主要有两类：一类是基于方向盘监控的疲劳驾驶检测，其利用三轴加速度计之间的关系计算方向盘的转动角度，利用方向控制幅度趋势的变化，对疲劳驾驶行为进行预测；一类则是基于人脸识别技术的疲劳驾驶监控，以人脸识别为基础，定位并提取眼睛和嘴部图像，结合疲劳时面部表现特征进行综合判别。
从安全性来看，通过方向盘转角进行检测的方式本质上是后置判断，其基于车辆运行状态进行预判，利用方向盘控制幅度的变化趋势与疲劳驾驶的相关性来进行间接预测判断。
当驾驶的方向控制幅度为越来越大的趋势，方向盘会出现更快和更大的转向更正时，被认为可能是疲劳驾驶。其识别预警时，已发生了不安全的驾驶行为。
而通过人脸特征进行检测的方式本质上则是前置判断，其基于驾驶员行为特征来进行预测，以人脸识别为基础，通过摄像头利用驾驶员的面部特征直接的预判，对驾驶员头部、面部、眼睛、嘴巴运动等疲劳表现行为的推断驾驶员的疲劳状态，在危险行为发生前进行报警提示和采取相应措施的装置对驾乘者可以给予一定的安全保障，有效减少事故产生。
人在疲劳时，眼部运动会出现明显特征，通过视频图像处理，利用单位时间内眼皮闭合一定程度所占的比例、眼皮闭合的平均速度、眨眼幅度与速度的比值等可以进行疲劳的预测；
人在疲劳时，也同样嘴部运动及头部运动有一定的特征，可通过哈欠频率及点头频率进行预判。基于视觉的疲劳检测可以认为大致分为三个部分，点头、哈欠、眨眼。分别为头部特征、嘴部特征、眼部特征。
【智慧|人脸识别在智慧驾舱中的应用】当驾驶员出现点头、哈欠或眨眼等表现时，基于视频识别的预判可能是疲劳行为，系统可发出语音提醒，甚至适量降低速度等，可一定程度的给驾驶员安全保障，避免因疲劳驾驶导致的交通安全事故。
四、人脸识别在智慧驾舱中的意义用户对汽车的最根本需求是从出发地安全且更快速的到达目的地的诉求，而随着科技的不断发展及人们生活水平的不断提高，安全高效出行的需求逐步向安全高效轻松出行的需求演变。
人脸信息在生物识别信息中社交属性最强、最易采集的特征信息，且其具有唯一性和不可更改性，因而在智慧座舱中将人脸识别应用作为的重要技术手段。与此同时，人脸识别还具备非强制性、非接触性、并发性等特点，已延伸应用于疲劳驾驶预警、人脸口罩佩戴监控、失物失主定位等场景。
人的行为与面部表情通常有一定的关联性。以人脸识别为基础，通过对人的各类头部行为、面部表情特征深度学习，可以更多的了解用户的情绪及身体状态变化等，识别驾驶员紧张、分心、疲劳等状态，提前预判驾驶风险，主动提醒驾驶员放松、专注、休息等，以提高驾驶安全性。
将人脸识别应用于智慧驾舱中，以身份认证为基础，通过深度的面部表情学习，给予更多的人性化交互体验，让每个车主都安全且轻松愉悦出行。让车主在第二空间——驾驶舱得到放松。