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疲劳驾驶的结果有多重大？
当驾驶员轻微疲劳时，他们的思维和动作会变得缓慢，导致操作不及时。
当驾驶员重度疲劳时，他们可能会遗记操作或不盲目打瞌睡，甚至失去对车辆的控制能力。
据英国交通钻研实验室统计，每年因驾驶疲劳导致的路面交通事故约占全事故率的 10%。驾驶员须要一种能检测到疲劳行为的办法，如通过语音、触动、警报等形式，及时揭示驾驶员调整状态，缩小交通事故产生。
现阶段，对疲劳驾驶的检测钻研次要包含主观检测与主观检测。
主观检测是通过对驾驶员的自我检测表、自我调查表、皮尔逊疲劳量表以及睡眠尺度断定驾驶员的疲劳状态。此办法不仅对驾驶员依赖程度较高，且难以实时检测，已逐渐被主观检测取缔。
主观检测共分为两类，即对驾驶员与车辆状态的检测。
一、驾驶员状态检测
■ 基于生理指标的检测：通过对驾驶员脉搏、脑电信号、心电信号的检测把握驾驶员的身材状态，这种办法能够精准检测出疲劳驾驶状态，但其老本较高且有可能影响失常驾驶。
■ 基于行为状态的检测：该办法采纳非染指的形式，通过图像检测比照驾驶员的面部特色，如眼睛特色、眼帘方向、嘴部状态与头部地位判断驾驶员的疲劳状态。
二、车辆状态检测
车辆状态检测通过剖析车速、车辆轨迹、方向盘握力 / 扭转力、车道偏离、刹车油门等数据，将之与失常状态下的数据比对，从而推断驾驶员疲劳驾驶水平，实现对驾驶员的间接监控。
相较上一种办法，车辆检测部署老本更低，但该办法并不间接监控驾驶员，且依赖路线车道状况（清晰度），在简单的理论场景中，难以精确评估驾驶员的疲劳与分心状态，容易导致误报。
现阶段，驾驶员行为状态检测是市面上支流的疲劳驾驶检测计划。显然，人在疲劳状态下的特色直观且显著，如眨眼次数、眼球转动、打哈欠、拍板等，这些状态会被摄像头记录下来，并加以辨认判断。
技术层面讲，行为状态检测次要利用计算机视觉技术（人脸识别）剖析驾驶员的面部特色，辨认其身份及表情、眼睛状态、头部姿势等指标，从而判断驾驶员的疲劳状态。
在计算机视觉工作中，模型的性能和利用成果间接受到训练数据的品质与数量影响，而数据标注是确保训练数据品质的关键步骤。
作为算法训练的根底，传感器采集到的非结构化数据须要通过人工 / 主动标注技术，能力转换成模型可了解的结构化数据。
举个例子，假如咱们正在开发一个基于行为状态的疲劳驾驶检测零碎，它能够应用车辆摄像头捕获驾驶员的图像，并应用深度学习算法来检测疲劳驾驶行为。在这个例子中，咱们须要对训练数据进行标注，以便算法能够辨认和学习不同的疲劳驾驶行为。
具体来说，基于疲劳行为状态检测的数据标注技术能够包含以下几个步骤：
■ 确定标注目标：首先须要明确标注目标，例如检测疲劳驾驶、预防交通事故等。
■ 抉择标注工具：依据标注目标和对象，抉择适宜的标注工具与形式。例如，能够应用视频标注技术捕获驾驶员的行为状态，而后利用相应的工具进行标注。
■ 制订标注标准：为了保障标注数据的一致性和准确性，须要制订标注标准和规范。例如，规定疲劳驾驶的标记是驾驶员频繁打哈欠、眼睛闭合工夫长等。
■ 进行标注：依据标注标准和规范，进行标注。标注人员须要仔细观察采集数据，并依据规范进行标注。
■ 审核标注后果：为了保障标注数据的品质，须要对标注后果进行审核。能够随机抉择局部数据进行二次标注，并比对后果。
■ 整顿存储数据：标注实现后，须要整顿和存储标注数据。能够将数据存储到数据库或者文件中，并进行备份。
■ 数据分析和应用：标注数据实现后，能够进行数据分析和应用。例如，能够应用标注数据来训练疲劳驾驶检测模型，或者剖析驾驶员的行为模式等。
以上步骤，能够帮忙算法学习和辨认不同的疲劳驾驶行为，从而进步疲劳驾驶检测零碎的准确性和可靠性，确保驾驶员的平安。
在将来，随着科技一直倒退，更加高效、精确、牢靠的疲劳驾驶检测技术将会不断涌现，为驾驶员的行车平安提供更好的保障。