当前主要采用的疲劳检测手段有两种：一是驾驶员驾车行为分析，即通过分析驾驶员转动方向盘、踩刹车等行为特征，判断驾驶员是否疲劳，但这种方法受驾驶员习惯影响较大;第二种是通过图像识别，对驾驶员脸部与眼睛特征，进行疲劳评估。
驾驶员疲劳预警属于ADAS的一部分，是在驾驶过程中，捕捉并分析驾驶者的生物行为信息，检测出驾驶员出现疲劳，从而进行预警。
当前主要采用的疲劳检测手段有两种：一是驾驶员驾车行为分析，即通过分析驾驶员转动方向盘、踩刹车等行为特征，判断驾驶员是否疲劳，但这种方法受驾驶员习惯影响较大;第二种是通过图像识别，对驾驶员脸部与眼睛特征，进行疲劳评估。
根据中研普华产业研究院发布的《2020-2025年疲劳驾驶预警系统行业市场深度分析及发展策略研究报告》显示：
目前的疲劳驾驶预警系统发展遇到了难于逾越的瓶颈。其一是难以实现车载实时的检测仪器,目前大部分的检测用传感器都是接触性的,在实际行车过程中往往造成驾驶员不适或影响驾驶员操作。其二是疲劳指标不够客观,一种单一的监测指标往往不能够准确的衡量驾驶员是否疲劳。因此寻找一种适合车载、实时、客观的疲劳指标已经成为制约疲劳驾驶预警系统的瓶颈,致使该领域至今还没有出现被普遍推广的产品化和商品化的成果。
众所周知，长途货运司机长期处于持续高强度工作状态，路程的遥远和身体的疲惫成首要安全问题。大数据报告显示，货车司机疲劳驾驶高位时间段为午后与凌晨，合计占比高达60%!而下午四点—五点是货车司机疲劳驾驶最严重的时段，这刚好是司机中午出发后连续驾驶4个小时的时间点。
即使安全问题越来越多的被摆在人们面前，但是目前行业内还没有完善的办法来具体识别司机是否处于疲劳驾驶状态，根据我国的“道路安全交通法”规定，不得有连续驾驶机动车超过4小时未停车休息或者停车休息时间少于20分钟的行为，可实际上即使连续驾车不到4个小时也难免会出现疲劳驾驶的情况，G7最新研发的人脸识别技术能够通过分析监控视频中司机的面部表情，来判断司机是否处于疲劳驾驶状态，其预警效果将有效监督货车司机的疲劳驾驶行为，进而减少事故的发生。
“疲劳识别系统”能够通过识别长途旅行中驾驶操作的变化对驾驶员的疲劳程度进行判断。驾驶员转向操作频率变低,并伴随轻微但急骤的转向动作以保持行驶方向是驾驶精力不集中的典型表现。根据以上动作的出现频率，并综合诸如旅途长度、转向灯使用情况、驾驶时间等其他参数，系统对驾驶员的疲劳程度进行计算和鉴别，如果计算结果超过某一定值，仪表盘上就会闪烁一个咖啡杯的图案，提示驾驶员需要休息。驾驶员疲劳识别系统将驾驶员注意力集中程度作为衡量驾驶员驾驶状态的重要考虑因素，以致力于道路安全的提高。此外，只要打开疲劳识别系统，无论系统是否进行监测，系统每隔4小时都会提醒驾驶员需要休息了。
本报告结合疲劳驾驶预警系统行业的背景，深入而客观地剖析了中国疲劳驾驶预警系统行业的发展现状、发展规模和竞争格局;分析了行业当前的市场环境与行业竞争格局、产品的市场需求特征、行业领先企业的经营情况、行业未来的发展趋势与前景。
更多行业调研分析，可点击查阅中研普华研究报告《2020-2025年疲劳驾驶预警系统行业市场深度分析及发展策略研究报告》。
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