疲勞駕駛是當今交通安全的重要隱患之一。駕駛人在疲勞時，其對周圍環境的感知能力、形勢判斷能力和對車輛的操控能力都有不同程度的下降，因此很容易發生交通事故。因此，研究開發高性能的駕駛人疲勞狀態實時監測及預警技術，對改善我國交通安全狀況意義重大。

　　關于駕駛人疲勞及注意分散等安全狀態的監測預警技術，由于它在交通事故預防方面的發展前景而受到各國高度的重視，重慶某高校推出防疲勞駕駛檢測報警系統。通過對該團隊采訪，了解到研究人員根據駕駛人疲勞時在生理和操作上的特征進行了多方面的研究，一些研究成果已形成產品并開始進入市場。

　　該團隊的研究方法包括對駕駛人的腦電信號EEG、心電信號ECG等的測量，發現在進入疲勞狀態時，EEG中的delta 波和theta 波的活動會大幅度增長，而alpha波活動會有小幅增長。基于駕駛人生理信號的檢測方法對疲勞判斷的準確性較高，但生理信號需要采用接觸式測量，且對個人依賴程度較大，在實際用于駕駛人疲勞監測時有很多的局限性。后期采用兩大核心技術，其一多面部特征疲勞檢測法，解決了僅融合人眼和嘴部的疲勞因子判定疲勞而導致的準確率低下的問題;其二紅外脈搏檢測，心臟跳動時脈搏處血液發生變化而產生不同的反射率，檢測到相應的脈搏信號。

　　防疲勞駕駛領域發展前景廣闊，望他們的產品不斷更新迭代，為交通事業做出貢獻，將其價值最大化實現。