在长时间高速行驶过程中，不知不觉困意来袭。单调的路况和午后温暖的阳光也变成催眠剂，将睡意无限放大。驾驶员反应渐渐迟钝，视线逐渐模糊，短短几秒间，危险已经悄然而至。
据统计，酒驾导致的交通事故约占2.5%，但疲劳驾驶在引发交通事故事件中却占20%的比例，是酒驾的8倍。而在重大事故中，疲劳驾驶更是占到40%。毫不夸张地说，疲劳驾驶已成为影响交通安全的“罪魁祸首”。
近年来，智能驾驶技术发展如火如荼,各类辅助驾驶功能也层出不穷，但驾驶员依然是驾驶责任的主体。在人类可以放心地将“方向盘”交给驾驶工具之前，“人机共驾”将一直是汽车市场的最优选择。在此大环境下。一种防止疲劳驾驶，智能判断、监控驾驶员驾驶行为的技术出现到大众视野之中——驾驶员监控系统（DMS，Driver Monitor System）。
DMS诞生之时，大多通过汽车方向盘、扭矩传感器监测车辆行驶状态，但此类被动式DMS系统模型复杂，成本高，误报率大，且无法与智能座舱产生联动。较低的智能化程度，也使其无法准确判断出司机的真实意图，不免被视为鸡肋。而AI视觉技术的快速发展则为主动式DMS的出现提供了可能。基于人脸面部识别、红外技术和视觉摄像头的高度智能化视觉DMS技术应运而生，并迅速成为各大汽车制造商的首选。
DMS解决方案通常采用能够适应各种光源环境、光线抗干扰能力强的红外成像技术，即便在夜间、逆光等高挑战性光照环境下也能提供高品质的成像质量。此外，对于红外传感器来说，各类镜片同样不是障碍，被遮挡的眼部信息依然可以被精准捕捉。红外摄像头由红外光源发射器、可以识别物体反射光线的镜头，以及图像传感器等元器件构成，通过安装在汽车方向盘、仪表盘或A柱等位置的红外摄像头，以方便获取驾驶员的眼部状态、头部姿态、抽烟、打电话等行为的图像或视频信息。摄像头配置通常需要1MP~2MP，使用人眼不可感知的940nm的近红外光。因为其高智能、非接触、高可靠性、低成本的优势，基于近红外技术的DMS正成为汽车市场中的主流选择。
识别准确率是驾驶员监测系统最核心的指标之一，尤其是监测驾驶员是否疲劳，是否分心或者瞌睡。如何实现测量疲劳、量化疲劳程度，自然是DMS的重中之重。经过人脸识别算法模型将动态视频一帧一帧进行识别、判断、决策后。DMS会将数据分析、处理结果将反馈至终端显示器，也可通过安全带震动（体感）、气味（嗅觉）等方式与用户进行信息交互。要实现此类功能制造厂商需要花费大量的人力、物力以及财力组织人员测试，采集人类疲劳、分心及其他异常状态下的面部素材，积累训练库。并从积累的数据库和模拟训练中，针对关键生理指标做统计和分析，确定从清醒到微疲劳、半疲劳、深度疲劳的界限，从而优化模型结构参数、建立疲劳生理模型、设定生理阈值、最终确定触发条件。除此之外，还需要通过指令集优化、多线程优化、实时算法调度等高效的工程实现，大幅优化和提升系统响应速度。
实验证明，在测驾驶员疲劳功能的算法方面，PERCLOS(指眼睛闭合时间占某一特定时间的百分率)相对于驾驶员其他特征，更能直接反映驾驶员的疲劳程度。其中PERCLOSP80（眼皮盖过眼球的面积超过80%所占的时间比例）与疲劳程度之间具有最好的相关性，PERCLOS检测方法也因此备受业内青睐。
写在最后：
在“完全自动驾驶技术”尚待验证、还未到来之时，对于驾驶员的监控或将成为规避疲劳驾驶风险的最佳方法，DMS也将在安全驾驶领域发挥重要作用。目前，凯迪拉克、特斯拉、蔚来等乘用车品牌也积极加入赛道，都已布局搭载DMS相关产品。随着智能视觉技术的引入，DMS将会拥有更广阔的应用场景。预计未来，车载DMS将驭乘汽车智能化趋势的东风，加速覆盖汽车市场，并逐渐成为驾驶员与车辆之间建立人机交互的重要“接口”。