关注状态变化
围绕眼部、面部和头部姿态，观察与疲劳及注意力相关的可见变化。
驾驶员监测系统（DMS）
感知驾驶状态
让安全提醒更有依据
基于面部、眼部与头部姿态分析，持续感知驾驶员状态变化，为疲劳、分心及观测异常判断提供视觉依据。支持面向车端平台的算法适配与系统集成，将识别结果接入车辆提醒流程。
功能示意
从瞬间表情，到连续状态判断
驾驶员状态会随行程持续变化。单次闭眼、转头或面部暂时遮挡，并不一定代表风险。DMS 需要结合连续观测与业务策略，为车辆提供有上下文的状态信息。
结合持续过程
结合事件持续时间与连续观测结果，配置适合具体场景的判断策略。
区分异常与不可判断
将驾驶状态异常与观测受阻分开表达，避免把“没有看清”直接等同于“出现风险”。
让驾驶状态变化清晰可见
通过同一套视觉分析流程，观察疲劳相关特征、注意力变化与驾驶员可见性，为不同提醒场景提供状态结果。
捕捉疲劳相关的可见变化
结合眼部开合、眨眼、闭眼及打哈欠等特征，分析疲劳相关状态，为车辆提醒策略提供依据。
展示特征变化与事件状态，不将单次表情直接呈现为确定的疲劳结论。
理解头部朝向与注意力变化
分析头部姿态及可用的视线信息，识别持续偏离前方的状态，为注意力提醒提供支持。
结合项目定义的观察区域和持续时间，区分正常观察动作与需要关注的偏离状态。
区分状态异常与观测受阻
检测驾驶员是否处于有效观测范围，识别人员不可见或面部观测受阻的情况，为系统可用性判断及后续处理提供依据。
无法有效观测时输出对应状态，不用不可靠结果代替正常检测。
从视觉输入，到车辆可用的状态结果
将视频画面转化为可供车辆系统使用的特征与状态信息，结合项目配置的判定策略，接入座舱提醒和事件处理流程。
- 01
图像接入
接入目标摄像头画面，完成输入检查与必要预处理。
- 02
特征分析
提取面部关键点、眼部特征及头部姿态等可用信息。
- 03
状态判断
结合连续观测及配置策略，形成事件或状态结果。
- 04
结果输出
按项目接口约定输出状态、有效性及相关事件信息。
- 05
车辆提醒
由车辆系统结合实际运行状态执行相应提醒。
Driver: Present
Observation: Valid
Attention: ForwardDMS 提供驾驶员状态感知支持，具体提醒与车辆动作由整车策略决定，不替代驾驶员责任。
围绕摄像头、算力与车型完成适配
从安装视角到车端部署，从识别结果到业务接口，围绕实际车辆条件开展模型适配、联调与验证，让视觉能力进入可持续运行的系统。
摄像头与视角适配
围绕安装位置、视场范围及输入画质，确认驾驶员有效观测区域，并配置相应预处理和识别流程。
车端平台与模型部署
根据目标计算平台、资源预算和响应要求，开展模型部署、运行优化与性能验证。
状态接口与提醒联调
定义输出字段、事件触发条件和异常状态，与车辆应用及提醒流程完成对接。
场景测试与版本迭代
围绕项目样本和测试场景记录问题，验证版本变化，形成可复查的测试与交付资料。
把场景条件写清楚，把识别效果验证清楚
围绕实际车辆环境建立测试范围，对识别效果、事件判断、处理时延及异常状态进行验证。性能结论与车型、硬件、安装位置和测试条件一并说明。
- 光照条件
- 在项目规定的日间、暗光、逆光等条件下验证表现
- 姿态与可见性
- 检查不同头部角度、面部遮挡和偏离视场时的输出
- 连续事件
- 检查短暂动作与持续状态的区分方式
- 运行性能
- 在指定硬件上记录处理时延、资源占用及运行稳定性
这些是验证范围说明，不是已经通过的结果。有实测后，再补充数值与测试条件。
常见问题
是否提供摄像头或整套车载硬件？
我们以视觉算法、模型适配与应用集成为核心。摄像头及计算平台的选型、适配和交付边界，在项目评估阶段共同确认。
能否使用车辆已有的摄像头？
需要评估安装视角、面部可见范围、画质及接口条件。满足观测要求后，再确定复用方式与算法适配范围。
戴眼镜或面部遮挡时是否可以识别？
不同遮挡会影响可观测特征，需要结合具体摄像头和样本验证。有效信息不足时，应输出观测受限状态，而不是给出无依据的判断。
检测到异常后是否直接控制车辆？
DMS 输出驾驶员状态与事件信息。提醒方式和车辆动作由整车系统及项目安全策略决定。
能否同时接入迎宾与座椅适配？
可以按项目需求评估组合方案。迎宾、身份解锁和座椅调节属于独立功能链路，需要分别确认观测条件、接口及执行策略。
为你的车型配置驾驶员监测能力
提供目标功能、摄像头配置与车端平台信息，一起确定算法范围、集成方式和验证计划。
我们不公开收集驾驶员人脸视频，评估时再与您确认样本与合规方式。