又一家 ADAS 实力玩家官宣入局「智能座舱」赛道( 二 ) 易锐光电|数据中心|瑞斯康达

为什么是视觉算法脱颖而出成主流？对于判断人的疲劳状态，较为成熟且准确率高的方法，是直接获取驾驶人的脑电波、心率、肌电等生理指标，但在实际操作中，这会给司机的正常驾驶带来不便，车辆运动状态中的检测也会使得测量精度大大下降。
至于通过检测机动车的方向盘转角、方向盘转向力等参数来间接判别驾驶人的疲劳状况，由于较易受到道路环境状况等外界因素影响，检测的可靠性和准确率相对而言也并不高。
因此，在以上技术方向中，被最为广泛使用的是1996年，由美国 Knipling ,Wang 和 Kanianthra等人提出，并在1999年正式被美国联邦公路管理局发表作为一种可行办法的perclos，主要就是基于摄像头，通过计算单位时间内眼睛闭合时长所占的比例来判断司机的疲劳驾驶程度。
基于perclos原理，为了提高疲劳驾驶检测技术的精度，同时随着近年图像处理软硬件技术测量速度、准确性的提升以及深度学习网络的发展，除了眼睑闭合，目前先进的疲劳驾驶测试大多还融合了对瞳孔、视线跟踪、嘴巴开合状态、头部姿态等多种面部特征变化的捕捉和识别。

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这种基于计算机视觉算法的非接触式疲劳检测技术目前已成业内大多数厂商的主流技术路线，也得到了广泛的认可，比如MINIEYE就是在2017年，开始针对商用车，研发基于摄像头的疲劳驾驶检测技术。
而在2018年，交通运输部办公厅还曾发布了关于推广应用智能视频监控报警技术的通知，主要内容即是希望在道路客货运输领域，通过强制“两客一危”车辆安装智能视频监控报警，来消除疲劳驾驶等隐患。
同样是为了防止驾驶员分神、瞌睡，今年4月，欧盟委员会还发布驾驶员疲劳监测法规(DDAW)草案，计划自2022年7月起，对车速超过70公里/小时M类和N类新认证车型强制实施DDAWS要求，2024年7月起，对所有新注册车型强制安装DDAW系统。
MINIEYE的智能座舱负责人杨一泓对新智驾表示，“对于使用何种技术路径来检测驾驶员的疲劳状态，欧标有很具体的分析。MINIEYE内部也花了很多时间，去与医学院校探讨和研究欧标的内部报告内容，他们对这种视觉判断，是呈鼓励态度的。”
杨一泓透露，因为MINIEYE目前正好有几个项目需要参考DDAW来做检验和设计，近期MINIEYE的驾驶员监测系统内部有基于欧盟的DDAW做过一整套的预检，对于明年通过欧盟的监测比较有信心。
根据介绍，MINIEYE的驾驶员监测系统（DMS），使用红外摄像头，具备三级疲劳监测，可针对驾驶员不同疲劳状态、眼睑开闭程度、视线方向及眨眼频率等行为进行判断分析，实时提供精确的疲劳预警及注意力等级判断。
量产是壁垒，深耕场景是重点MINIEYE这套DMS的亮点，还在于它的超精视线追踪技术，可以追踪到驾驶员的视线落点，实时关注到其注意力分配情况。
针对这项超精视线追踪功能，MINIEYE研发出两套方案：一套纯粹基于深度学习；另一套则是基于深度学习网络，还利用了普尔钦斑位置原理来推导视线落点，而在普尔钦斑的方案中，MINIEYE针对不同的应用场景，还又研发出了两套不同的视线判别细化方案。
杨一泓认为，深度学习没有太大壁垒和差异化，理论上也是大同小异。“但基于深度学习而进行的对场景的理解、功能的深挖及迭代更新、实际的装配、量产的落地应用情况等等，才是DMS方案真正的壁垒。”
检验一套方案是否成熟的关键指标，也在于量产规模。
截至目前，MINIEYE的I-CS座舱感知方案已经拿到30个乘用车车型定点，DMS产品在商用车上的装载量也达到了10万台。
不过，从2018年交通运输部发布关于安装智能视频监控报警的通知以来，DMS在车辆中的落地并不那么理想。
相比于强调安全的ADAS，DMS更看重体验感，但此前一些硬件设备厂商急于上车，对方案的功能设计打磨得还比较粗糙，以至于系统常常出现乱报警示、关键时候又漏报的情况，不符合正常的驾驶状态，也使得驾驶员对此滋生不满。
MINIEYE的量产优势给了他们打磨细节的条件。“去年和今年我们都有为期将近半年，跟合作方一起去做迭代优化的项目，也帮他们解决了非常多真实驾车过程当中会出现的问题，比如说阴阳脸等。”
杨一泓仔细介绍道，再比如在真实的驾车过程中，因为睡觉时实际上头部的停顿有固定模式，因此设计方案时，并不能仅简单地通过识别驾驶员头部姿态的左右摆动，就判断他在分神驾驶，这需要团队通过方案真实落地的量产过程，去钻研、优化，从而逐渐提升体验感。