當前主要采用的疲勞檢測手段有兩種：一是駕駛員駕車行為分析，即通過分析駕駛員轉動方向盤、踩剎車等行為特征，判斷駕駛員是否疲勞，但這種方法受駕駛員習慣影響較大;第二種是通過圖像識別，對駕駛員臉部與眼睛特征，進行疲勞評估。
駕駛員疲勞預警屬于ADAS的一部分，是在駕駛過程中，捕捉并分析駕駛者的生物行為信息，檢測出駕駛員出現疲勞，從而進行預警。
當前主要采用的疲勞檢測手段有兩種：一是駕駛員駕車行為分析，即通過分析駕駛員轉動方向盤、踩剎車等行為特征，判斷駕駛員是否疲勞，但這種方法受駕駛員習慣影響較大;第二種是通過圖像識別，對駕駛員臉部與眼睛特征，進行疲勞評估。
根據中研普華產業研究院發布的《2020-2025年疲勞駕駛預警系統行業市場深度分析及發展策略研究報告》顯示：
目前的疲勞駕駛預警系統發展遇到了難于逾越的瓶頸。其一是難以實現車載實時的檢測儀器,目前大部分的檢測用傳感器都是接觸性的,在實際行車過程中往往造成駕駛員不適或影響駕駛員操作。其二是疲勞指標不夠客觀,一種單一的監測指標往往不能夠準確的衡量駕駛員是否疲勞。因此尋找一種適合車載、實時、客觀的疲勞指標已經成為制約疲勞駕駛預警系統的瓶頸,致使該領域至今還沒有出現被普遍推廣的產品化和商品化的成果。
眾所周知，長途貨運司機長期處于持續高強度工作狀態，路程的遙遠和身體的疲憊成首要安全問題。大數據報告顯示，貨車司機疲勞駕駛高位時間段為午后與凌晨，合計占比高達60%!而下午四點—五點是貨車司機疲勞駕駛最嚴重的時段，這剛好是司機中午出發后連續駕駛4個小時的時間點。
即使安全問題越來越多的被擺在人們面前，但是目前行業內還沒有完善的辦法來具體識別司機是否處于疲勞駕駛狀態，根據我國的“道路安全交通法”規定，不得有連續駕駛機動車超過4小時未停車休息或者停車休息時間少于20分鐘的行為，可實際上即使連續駕車不到4個小時也難免會出現疲勞駕駛的情況，G7最新研發的人臉識別技術能夠通過分析監控視頻中司機的面部表情，來判斷司機是否處于疲勞駕駛狀態，其預警效果將有效監督貨車司機的疲勞駕駛行為，進而減少事故的發生。
“疲勞識別系統”能夠通過識別長途旅行中駕駛操作的變化對駕駛員的疲勞程度進行判斷。駕駛員轉向操作頻率變低,并伴隨輕微但急驟的轉向動作以保持行駛方向是駕駛精力不集中的典型表現。根據以上動作的出現頻率，并綜合諸如旅途長度、轉向燈使用情況、駕駛時間等其他參數，系統對駕駛員的疲勞程度進行計算和鑒別，如果計算結果超過某一定值，儀表盤上就會閃爍一個咖啡杯的圖案，提示駕駛員需要休息。駕駛員疲勞識別系統將駕駛員注意力集中程度作為衡量駕駛員駕駛狀態的重要考慮因素，以致力于道路安全的提高。此外，只要打開疲勞識別系統，無論系統是否進行監測，系統每隔4小時都會提醒駕駛員需要休息了。
本報告結合疲勞駕駛預警系統行業的背景，深入而客觀地剖析了中國疲勞駕駛預警系統行業的發展現狀、發展規模和競爭格局;分析了行業當前的市場環境與行業競爭格局、產品的市場需求特征、行業領先企業的經營情況、行業未來的發展趨勢與前景。
更多行業調研分析，可點擊查閱中研普華研究報告《2020-2025年疲勞駕駛預警系統行業市場深度分析及發展策略研究報告》。
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