基于人脸表情识别的智能驾驶员疲劳状态检测系统产品系统

随着我国机动车保有量持续增长，疲劳驾驶、分心驾驶已成为交通事故的主要诱因之一。传统的驾驶员监测方案多依赖专用硬件或接触式生理传感器，成本高、部署难，难以在普通车辆和车队管理中大规模推广。本项目旨在利用普通车载摄像头和计算机视觉技术，构建一套非接触式、低成本的驾驶员状态智能监测系统，实时识别疲劳和危险驾驶行为，降低事故风险。

本项目面向智能驾驶安全辅助与驾驶员监测系统（DMS）领域。在长途运输、网约车、公交客运等场景中，驾驶员长时间连续驾驶容易产生疲劳，同时打电话、吸烟等分心行为也严重威胁行车安全。通过摄像头采集驾驶员面部图像，结合目标检测、人脸关键点定位和时序规则判定，系统能够在风险行为发生时及时发出预警，为车队安全管理和智能座舱提供技术支撑。

系统支持摄像头实时检测和本地视频离线分析两种模式。运行时，系统首先通过 MTCNN 定位人脸区域并提取关键点，利用头部姿态估计判断低头、摇头等异常动作；同时 SSD 检测器实时识别眼部开闭、嘴部张合、打电话和吸烟等行为；当 PERCLOS 超过阈值、眨眼频率异常或检测到危险行为时，系统立即在界面上高亮提示并记录事件日志。此外，系统还能识别愤怒、高兴、中性等七种情绪，为驾驶员状态评估提供更丰富的参考信息。