基于深度学习的多维疲劳驾驶检测系统是一种利用深度学习技术结合计算机视觉对驾驶员进行疲劳检测的创新系统。疲劳驾驶是导致交通事故的主要原因之一，特别是在我国，由疲劳驾驶引发的事故占据了相当大的比例，并给人们的生命安全带来了严重的威胁。为了有效减少因疲劳驾驶造成的交通事故，本系统被设计出来以满足对准确性和实时性的高要求，这是传统监控手段如电子警察或远程视频监控难以做到的。
系统的核心是基于便携式开发板Jetson Nano，并应用目标检测框架YOLOV3对驾驶员的面部进行定位。然后，系统会对驾驶员的面部进行多特征点的提取，结合多维度特征融合分析来评估驾驶员的当前状态。在众多疲劳特征中，如眼睛的眨眼频率、哈欠、瞌睡点头等都可以被识别出来，并根据这些行为发生的频率进行综合评估。这种评估方法能够在移动终端实时监测疲劳驾驶行为，并通过语音提醒等方式及时对驾驶员进行预警。
该检测系统的一个创新点在于引入了时间特征维度，提出了一种新的分析方法，即“预分析”和“趋势化”分析。这种分析方法通过时间维度对面部特征进行分析，从而减少了驾驶员个体差异对判别结果的影响，显著提高了疲劳驾驶检测的准确性与置信度。此外，该系统还可以通过检测方向盘握力信号来辅助判断驾驶员的疲劳程度。
在以往的研究中，有学者通过眼部宽高比检测人眼闭合程度，以及提出将人眼视线方向应用于疲劳驾驶检测算法中，这些方法都旨在准确地检测出驾驶员的疲劳状态。尽管这些研究逐渐增多，但它们往往没有很好地解决个体差异问题，也没有对驾驶过程进行分析。而本文所提出的系统则通过引入多维度特征融合分析和时间特征维度来提高检测精度和可靠性。
在技术层面，本系统依赖于深度学习与计算机视觉技术，这要求系统具有足够的计算能力和较高的数据处理速度，以便能够实时处理大量的图像和视频数据，并从中提取出有效的疲劳特征。此外，深度学习模型的训练需要大量的标注数据，因此，如何收集、标注和优化这些数据也是实现高精度疲劳驾驶检测的关键。
系统的研究和开发得到了相关科研项目的资助，比如河南省高校重点科研项目计划和安阳市康复医疗专项计划等。参与研究的作者们具有扎实的计算机视觉和深度学习背景，他们专注于计算机视觉、机器视觉、康复机器人等相关领域的研究。这些研究背景和资金支持为该系统的研发提供了重要的保障。
基于深度学习的多维疲劳驾驶检测系统结合了便携式硬件、计算机视觉技术和深度学习模型，创新性地引入了时间特征维度，并成功减少了驾驶员个体差异的影响，从而实现了对疲劳驾驶行为的实时监测和高效预警。该系统对于提高道路安全、预防和减少交通事故具有重要的实际意义和潜在应用价值。
