随着新势力和下场造车的越来越多，原本不被重视的座舱也开始逐渐智能化。这篇文章，我们来看看智能座舱中的驾驶员监控系统，都有哪些需要注意的要点。

在全球范围内，车祸每年造成近 300 万人死亡。疲劳驾驶是最主要的原因，为了更好地改变。在过去的几年里，中国和欧洲等地出台了新的政府法规，强制要求汽车制造商安装驾驶员监管机制，以加强道路安全。目前最常见的监管机制就是“脱手告警”以及“驾驶员监控系统”。

今天聊一聊驾驶员监控系统 DMS 也就是 Driver Monitor System

一、功能定位以及实现原理 1.1. 功能的定位判断

“DMS驾驶员疲劳监测”是一个必要的功能，PR强需求的功能，与驾驶安全强相关

定义：依托人脸面部识别技术，实时监测驾驶员的状态，以判断驾驶员是否处于疲劳驾驶状态。同时针对不同程度的疲劳场景，设计不同的报警机制，能够较好的提升智能驾驶安全等级及,提高车辆行驶安全。

1.2. 功能的实现方式

DMS也是是软硬件一体的系统产品，功能的实现方式分为硬件和软件的结合的方式，达到提示到用户的效果

1.2.1 硬件

1. 车内摄像头：实时监测驾驶员头部，眼部，面部，手部等细节

image from：https://inf.news/auto/d62467cf409077e0193914a60087b5c6.html

2. 座舱域控制器：提供视觉声音提示及交互操作界面

座舱域控制器作为智能座舱的中央处理单元，负责集成和协调各种功能，包括DMS功能。它能够接收来自不同传感器和子系统的数据，并进行处理以触发相应的告警。

以下是系统构架图（仅供参考）

1.2.2 软件

• HMI（人机交互界面）软件：在仪表盘、HUD等显示设备上展示告警信息，并与用户进行交互。
• 中控屏提供疲劳功能的设置界面：包括开启/关闭选项、时间阈值等个性化设置。
• 语音播报：采用chime音和文言进行播报

1.2.3 核心功能

二、行业情况 2.1. 竞品分析

通过对各车企DMS功能的梳理，以蔚来、小鹏、比亚迪为例，分别从出发条件以及视听触多维度进行分析；

1. 各家车企正对不同的危险程度进行不同程度的提示，以及更加人性化的语音交互
2. 蔚来、比亚迪均有个性化设置，用户可自定义提示密度，避免过多的干扰
3. 比亚迪覆盖场景最全面，包含接电话等危险动作

三、制定产品目标

对于用户来说，能准确识别，并且在适当的时候进入不干扰驾驶的提示至关重要：

1. 确保疲劳提示及时精准送达：在驾驶员出现疲劳迹象的第一时间给予明确警示。
2. 打造极具友好感知度的体验：不产生过度驾驶干扰的情况下，提高安全驾驶安全性。
3. 大力降低误识别率：杜绝乱提示现象，提升用户对该功能的信任度。

四、功能设计 – 以疲劳告警为例 4.1. 如何定义疲劳类型

行车过程中，摄像头对驾驶员脸部眼睛，嘴巴追踪进行分类，结合行车时间，白天黑夜等因素来判断驾驶员是否疲劳和疲劳等级。根据不同因素的结合以及频率次数进行疲劳等级的划分，并给出对应的警告给驾驶员。

image from：https://zh.neonode.com/applications/driver-monitoring

主要影响因素：

1. 行车时间
2. 行车速度
3. 闭眼次数/频率
4. 打哈欠频率
5. 白天还是黑夜

4.2. 不同疲劳等级下的功能设计

通过人体的多维感知，来帮助驾驶员清醒驾驶，从而减少疲劳驾驶的风险。

除了传统的TTS和chime音外还可以增加音乐或者空调吹风等方式辅助驾驶员：

1. 音乐干预：音乐可以作为一种有效的干预手段来缓解疲劳。研究表明，脑波音乐能够通过影响人们的脑电活动来改善精神状态、提升注意力和促进情绪调节。
2. 空调冷风：使用空调吹冷风也是一种有效的提神方法。适当的降低车内温度可以让人更加清醒。

（上述表格仅供参考）

五、AI大模型的介入优势

目前对于DMS的槽点问题：

1. 无法识别带墨镜的情况
2. 对于眼睛小的用户，会出现乱提示的问题

在AI大模型的辅助下，通过大量数据的收集和分析，减少DMS的误识别率：

1. 提高数据质量：确保训练数据的准确性和全面性，去除数据中的错误、偏见和噪声。高质量的数据可以帮助模型更好地学习和识别驾驶员的状态，从而减少误报和漏报的情况。
2. 算法优化：使用更先进的计算机视觉和深度学习算法，提高系统对驾驶员状态的识别精度和泛化能力。
3. 增强上下文理解：改进模型对上下问环境的理解能力，帮助模型更好地理解驾驶员行为。
4. 用户反馈机制：建立一个用户反馈系统，让用户报告生成的错误信息，以便模型进行改进。这种持续的反馈和模型迭代可以逐步提高系统的识别能力。

基于深度神经网络（DNN）的驾驶监控系统案例：

六、发展方向 – 与健康场景进行串联

伴随数字健康管理行业的蓬勃发展，DMS 系统可与数字健康管理平台集成。结合人工智能技术，DMS 系统能够对驾驶员的长期健康数据进行分析，提供健康建议和预警。

同时，这些数据还可与医疗机构共享，不仅车内摄像头，座椅传感器或可穿戴设备也能实时掌握驾驶员的身体状况。当实时检测到驾驶员健康状态出现异常变化时，系统可提供预警，提示驾驶员及时休息或寻求医疗帮助。

参考文献：

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