在長時間高速行駛過程中，不知不覺困意來襲。單調的路況和午后溫暖的陽光也變成催眠劑，將睡意無限放大。駕駛員反應漸漸遲鈍，視線逐漸模糊，短短幾秒間，危險已經悄然而至。

據統計，酒駕導致的交通事故約占2.5%，但疲勞駕駛在引發交通事故中卻占20%的比例，是酒駕的8倍。而在重大事故中，疲勞駕駛更是占到40%。毫不夸張地說，疲勞駕駛已成為影響交通安全的“罪魁禍首”。

近年來，智能駕駛技術發展如火如荼，各類輔助駕駛功能也層出不窮，但駕駛員依然是駕駛責任的主體。在人類可以放心地將“方向盤”交給駕駛工具之前，“人機共駕”將一直是汽車市場的最優選擇。在此大環境下，一種防止疲勞駕駛、智能判斷、監控駕駛員駕駛行為的技術出現到大眾視野之中——駕駛員監控系統（DMS，Driver Monitor System）。

DMS誕生之時，大多通過汽車方向盤、扭矩傳感器監測車輛行駛狀態，但此類被動式DMS系統模型復雜、成本高、誤報率大，且無法與智能座艙產生聯動。較低的智能化程度也使其無法準確判斷出司機的真實意圖，不免被視為雞肋。而AI視覺技術的快速發展則為主動式DMS的出現提供了可能。基于人臉面部識別、紅外技術和視覺攝像頭的高度智能化視覺DMS技術應運而生，并迅速成為各大汽車制造商的首選。

DMS解決方案通常采用能夠適應各種光源環境、光線抗干擾能力強的紅外成像技術，即便在夜間、逆光等高挑戰性光照環境下也能提供高品質的成像質量。此外，對于紅外傳感器來說，各類鏡片同樣不是障礙，被遮擋的眼部信息依然可以被精準捕捉。

紅外攝像頭由紅外光源發射器、可以識別物體反射光線的鏡頭，以及圖像傳感器等元器件構成，通過安裝在汽車方向盤、儀表盤或A柱等位置的紅外攝像頭，以方便獲取駕駛員的眼部狀態、頭部姿態、抽煙、打電話等行為的圖像或視頻信息。攝像頭配置通常需要1MP~2MP，使用人眼不可感知的940nm的近紅外光。因為其高智能、非接觸、高可靠性、低成本的優勢，基于近紅外技術的DMS正成為汽車市場中的主流選擇。

識別準確率是駕駛員監測系統最核心的指標之一，尤其是監測駕駛員是否疲勞，是否分心或者犯困。如何實現測量是否疲勞，量化疲勞程度，自然是DMS的重中之重。經過人臉識別算法模型將動態視頻一幀一幀進行識別、判斷、決策后，DMS會將數據分析、處理結果將反饋至終端顯示器，也可通過安全帶震動（體感）、氣味（嗅覺）等方式與用戶進行信息交互。

要實現此類功能制造廠商需要花費大量的人力、物力以及財力組織人員測試，采集人類疲勞、分心及其他異常狀態下的面部素材，積累訓練庫。并從積累的數據庫和模擬訓練中，針對關鍵生理指標做統計和分析，確定從清醒到微疲勞、半疲勞、深度疲勞的界限，從而優化模型結構參數、建立疲勞生理模型、設定生理閾值、最終確定觸發條件。除此之外，還需要通過指令集優化、多線程優化、實時算法調度等高效的工程實現，大幅優化和提升系統響應速度。

實驗證明，在測駕駛員疲勞功能的算法方面，PERCLOS（指眼睛閉合時間占某一特定時間的百分率）相對于駕駛員其他特征，更能直接反映駕駛員的疲勞程度。其中PERCLOSP80（眼皮蓋過眼球的面積超過80%所占的時間比例）與疲勞程度之間具有最好的相關性，PERCLOS檢測方法也因此備受業內青睞。

在“完全自動駕駛技術”尚待驗證、還未到來之時，對于駕駛員的監控或將成為規避疲勞駕駛風險的最佳方法，DMS也將在安全駕駛領域發揮重要作用。目前，凱迪拉克、特斯拉、蔚來等乘用車品牌也積極加入賽道，都已布局搭載DMS相關產品。隨著智能視覺技術的引入，DMS將會擁有更廣闊的應用場景。預計未來，車載DMS將馭乘汽車智能化趨勢的東風，加速覆蓋汽車市場，并逐漸成為駕駛員與車輛之間建立人機交互的重要“接口”。