知情郎·眼｜侃透天下专利事儿
最近有个关于电车AI技术的爆笑段子在网上疯传。
有一知名博主开小鹏汽车，因眼睛小经常被小鹏自动驾驶系统误判疲劳驾驶。
(资料图)
然后，那个车主怒了，在微薄上隔空喊话何小鹏，眼睛小的难道不配使用小鹏汽车的NGP（智能辅助驾驶功能）？
何小鹏转发微博给相关高管，要求“看看这个情况怎么处理？”
小鹏汽车官方微博随后转发了该微博，同时附了一张对话截图——截图中包含一张车主常岩的头像照片，照片上的常岩，因为眼睛比较小，看起来像是在打盹一样，文字对话显示，他也经常因为触发DMS系统而苦恼。
这段子把网友们笑哭了。
眼睛小是原罪，眯眯眼开车，被AI都看不起了！
这个话题也衍生了AI智能驾驶系统能否检测识别整容脸的段子。
有些车搞了刷脸启动的功能，即车主进入车，系统自动进行人脸识别，“刷脸”登录后，轻踩刹车即可启动车辆。
问题是，司机原来是眯眯眼，为了美容整了眼睛，双眼皮、开个眼角、去个眼袋，还动了鼻梁，AI能识别吗？
这问题确实难倒了那些人脸算法工程师了。
轮廓结构都大幅变动了，小眼睛变成了明亮动人的大眼睛，是真难判断出来了。
01小鹏汽车在资本市场不如意
港股的新能源车概念股，都不如人意，作为造车新势力销量冠军，小鹏汽车也没逃过股价腰斩的命运，已从200元的高位跌落至90元！
最近，小鹏P7、P3、G3i等系列车都在搞促销降价，大家理解，竞争激烈抢生意卖库存。
说白了，一直以来，蔚来汽车主打高端市场，靠个性化服务与高配设计招揽客人，而理想汽车走的是增程式技术路线。小鹏汽车则是走亲民价格路线，一直以来都主打16万～25万元主流市场。
也是因为走低价路线，小鹏汽车完全是亏本卖车，越卖越亏。
2021年的财报数据显示，蔚来汽车、小鹏汽车和理想汽车的全年亏损金额分别为40．2亿元、48．63亿元和3．22亿元。单纯从亏损规模来看，小鹏汽车或许与蔚来汽车“半斤八两”，但如果简单用亏损金额除以交付量来计算单车亏损的话，小鹏汽车则略显尴尬。
计算结果显示，蔚来汽车每卖1辆车亏损4．4万元，小鹏汽车为4．95万元，理想则是0．4万元，虽然3家车企都是卖得越多亏得越多，但交付量排名第一的小鹏汽车则更为明显。
02DMS系统科普
前文提到的DMS系统是NGP（智能汽车辅助驾驶系统）的组成部分之一，有的叫疲劳／分神预警系统，有的叫驾驶员安全健康监测系统。
小鹏汽车的NGP模块里含DMS，这也算是行内标配。
疲劳驾驶检测系统是一种辅助性和预防性的功能模块。
驾驶员精神状态下滑或进入浅层睡眠时，系统会依据驾驶员精神状态指数分别－给出语音提示、振动提醒、电脉冲警示等，警告驾驶员已经进入疲劳状态，需要休息。
其作用就是监视并提醒驾驶员自身的疲劳状态，减少驾驶员疲劳驾驶的潜在危害。
知情郎此前也写过相关文章《疲劳驾驶检测技术哪家强？奇瑞专利解读：眼、嘴特征提取算法判定疲劳值》。
今天借着小鹏汽车DMS系统识别问题，继续深挖这方面技术。
国内也有一群厂商专门做疲劳检测、驾驶行为识别预警系统的产品，为中长途客运货运司机服务。
以小鹏汽车为例，DMS系统对驾驶员分神的响应分为三级：
一级时会有声音提醒＋仪表上文字提示“请注意观察路面”；
二级提醒，是更急促的声音提醒＋安全带预警＋仪表上提示图标变成红色；
三级时，会退出辅助驾驶功能，并声音提示驾驶员立即接管。
目前的DMS系统主流感知方案是视觉感知为主，其它信息为辅。例如在方向盘、A柱或内后视镜上安装摄像头，来监测驾驶员的状态。
红外摄像头和红外补光灯可在夜间甚至驾驶员戴墨镜时有效检测驾驶员状态。
当前主流的方式多以通过单一视觉对驾驶员面部特征抓取以进行判断。
通过驾驶员面部特征将眼睛睁闭程度、嘴巴张合程度进行量化指标的分级，从而进行驾驶员疲劳驾驶与分神驾驶的判断。再搭配上检测驾驶员手部是否放在方向盘上的扭矩传感器和电容式HOD传感器，以及车辆状态参数融合检测。
具体聊聊当下疲劳驾驶主流检测方法！
03基于驾驶员生理信号的检测方法
驾驶员在疲劳状态下，一些生理指标如脑电、心电、肌电、脉波、呼吸等会偏离正常状态，
因此，可以通过生理传感器检测驾驶员的这些生理指标来判断驾驶员是否处于疲劳状态。
脑电信号检测：脑电信号是人脑机能的宏观反应，利用脑电信号反映人体的疲劳状态，客观并且准确，脑电信号被誉为疲劳监测中的“金标准”。人在疲劳状态下，慢波增加，快波降低。利用脑电信号检测驾驶疲劳状况，判定的准确率较高，但是操作复杂且不适合车载实时监测。
心电信号检测：心电图指标主要包括心率及心率变异性等。其中，心率信号综合反映了人体的疲劳程度与任务和情绪的关系。心率变异性是心脏神经活动的紧张度和均衡度综合体现。心电信号是判定驾驶疲劳的有效特征，准确度高。利用心电信号检测人体疲劳状况需要将电极与人身体相接触，会给驾驶员的正常驾驶带来不便。
肌电信号检测：通过肌电信号的分析，反映人体的疲劳程度。肌电图的频率随着疲劳的产生和疲劳程度的加深呈现下降趋势，而肌电图的幅值增大则表明疲劳程度增大。该方法测试比较简单，结论较明确。
脉搏信号检测：人体精神状态不同，心脏活动和血液循环也会有差异，而人体脉搏波的形成依赖于心脏和血液循环，因此，利用脉搏波监测驾驶员的疲劳状态具有可行性。
呼吸信号检测：人体疲劳状态的一个重要表现就是呼吸频率降低，呼吸变得平稳。在正常驾驶过程中，驾驶员精神集中，呼吸的频率相对较高，如果驾驶期间与他人交谈，呼吸波的频率变得更高，同时呼吸的周期性变差。当驾驶员疲劳驾驶时，注意力集中程度降低，思维不活跃，此时呼吸变得平缓。因此，通过检测驾驶员的呼吸状况来判定疲劳驾驶也成为研究疲劳驾驶预警系统的一个重要方面。
基于驾驶员生理信号的检测方法客观性强，准确性高，但与检测仪器有较大关系，而且都是接触式检测，会干扰驾驶员的正常操作，影响行车安全。
