综述：基于CNN的AI智能驾驶疲劳检测方法综述

《Array》：Smart driving with AI: A review of CNN approaches to drowsiness detection

本综述系统梳理了卷积神经网络（CNN）在驾驶员疲劳检测领域的最新进展，重点分析了VGGNet、ResNet、Inception V3等经典架构及其伪代码实现。文章深入探讨了轻量级CNN模型在边缘计算中的应用、多模态数据融合、实时系统设计等创新方向，并指出了数据偏差、模型过拟合、计算资源限制等关键挑战，为开发安全可靠的汽车应用提供了重要参考。

　　

概述驾驶员疲劳检测

疲劳驾驶是全球交通事故的主要诱因之一，世界卫生组织（WHO）统计显示10%-20%的道路事故与此相关。传统检测方法如脑电图（EEG）和心电图（ECG）存在侵入性强、成本高的问题，而基于卷积神经网络（CNN）的视觉检测技术通过分析面部表情、眼部状态和头部姿态等行为特征，实现了非侵入式、高精度的实时监控。

卷积神经网络（CNN）

CNN凭借其局部感知、权重共享和池化操作等特性，擅长从图像中提取层次化特征。在疲劳检测任务中，CNN的卷积层可捕捉细微的面部变化（如眼睑闭合频率、打哈欠动作），而更深层的网络则能识别头部倾斜等宏观行为模式。这种空间层次学习能力使CNN对光照变化和角度偏移具有较强鲁棒性。

CNN方法的调研分析

数据收集：常用数据集包括NTHU-DDD（视频）、DROZY（多模态生理信号）等，涵盖眼部状态、打哈欠行为等关键特征。数据预处理涉及图像缩放、归一化和增强（如旋转、亮度调整）以提升模型泛化能力。

模型架构：DenseNet-201通过密集连接实现特征复用，在眼部检测中准确率达99%；MTCNN采用级联网络进行人脸定位和关键点检测；4D-CNN通过自定义卷积层优化眼球状态识别。轻量级模型如MobileNet通过深度可分离卷积平衡精度与效率。

性能指标：综合准确率（Accuracy）、精确率（Precision）、召回率（Recall）和F₁-score等指标评估模型效能，其中FPR（误报率）和FNR（漏报率）对实际安全应用尤为重要。

最新进展与创新

混合模型：CNN与长短期记忆网络（LSTM）结合，同时捕捉空间特征和时间序列动态（如持续闭眼时长）。

多模态融合：视觉数据与生理信号（EEG、心率变异性）或车辆动态（方向盘操作）协同分析，提升复杂环境下的检测可靠性。

轻量化设计：知识蒸馏、模型剪枝等技术优化计算资源分配，适配嵌入式设备（如车载边缘计算单元）。

可解释性AI：梯度加权类激活映射（Grad-CAM）可视化决策依据，增强系统可信度。

挑战与局限性

当前系统仍面临计算复杂度高、实时处理延迟、数据偏差（如肤色、眼镜遮挡影响检测）以及跨场景泛化能力不足等问题。此外，模型依赖高质量摄像头部署，在弱光或振动环境中性能易受影响。

未来展望

研究方向包括开发超轻量CNN架构、融合多源传感器数据、利用生成对抗网络（GAN）扩充数据集，以及将疲劳检测系统与高级驾驶辅助系统（ADAS）深度集成，实现主动安全干预（如自动减速或警报）。这些进展将推动疲劳检测技术从实验室向规模化商用场景落地。