基于图像和深度学习的驾驶人状态监测算法综述

来源：中国血液净化杂志2025年第1期北京时间：

作者：王畅, 李朝, 赵霞, 孙秦豫, 付锐, 郭应时, 袁伟

单位：1. 长安大学　汽车学院，陕西　西安　710018","2. 江苏大学　汽车工程研究院，江苏　镇江　212013

摘要：<p>驾驶人状态监测技术作为提升车辆智能化水平与安全性的关键手段，旨在精确辨识与深入理解驾驶人的动作、情绪及注意力状态。尽管该领域研究已取得显著进展，但针对深度学习算法原理的系统性总结尚显不足。鉴于此，系统性地综述了基于图像与深度学习的驾驶人状态监测算法，以满足智能车辆技术持续发展的需求。首先阐述了文献综述方法；接着对现有公开数据集进行了整理与描述；然后从数据选择与处理、模型架构、模型训练与评估以及优化目标几个方面分别展开了深入阐述；最后总结了目前研究中存在的不足，并对未来研究的主要发展方向进行了展望。结果表明：基于图像和深度学习的驾驶人状态监测研究已进展到一定深度，数据选择与处理技术呈现多样性，模型架构朝着多模态、多任务、轻量化和高鲁棒性的方向不断发展，并逐渐开始采用非完全监督和多目标优化的训练策略。然而，大多数研究方法缺乏针对实际驾驶场景的系统性测试，也未充分考虑自然驾驶条件下驾驶人行为特性以及智能车辆人机交互形态的变化，因此难以实现对各种驾驶场景和驾驶人个性的全方位监测功能。驾驶人状态监测算法的进一步发展主要受限于两方面因素。其一，目前深度学习方法在其领域适应性、可解释性、运行效率等方面仍存在不足；其二，缺乏自然驾驶环境下大规模高质量数据集。该综述可为高认知驾驶人状态监测系统的进一步发展提供有效指导和重要参考。</p>

关键词：汽车工程,智能驾驶,综述,驾驶人状态监测,深度学习,计算机视觉,模型架构,训练策略