疲劳驾驶是当今交通安全的重要隐患之一。驾驶人在疲劳时，其对周围环境的感知能力、形势判断能力和对车辆的操控能力都有不同程度的下降，因此很容易发生交通事故。因此，研究开发高性能的驾驶人疲劳状态实时监测及预警技术，对改善我国交通安全状况意义重大。
关于驾驶人疲劳及注意分散等安全状态的监测预警技术，由于它在交通事故预防方面的发展前景而受到各国高度的重视，重庆某高校推出防疲劳驾驶检测报警系统。通过对该团队采访，了解到研究人员根据驾驶人疲劳时在生理和操作上的特征进行了多方面的研究，一些研究成果已形成产品并开始进入市场。
该团队的研究方法包括对驾驶人的脑电信号EEG、心电信号ECG等的测量，发现在进入疲劳状态时，EEG中的delta 波和theta 波的活动会大幅度增长，而alpha波活动会有小幅增长。基于驾驶人生理信号的检测方法对疲劳判断的准确性较高，但生理信号需要采用接触式测量，且对个人依赖程度较大，在实际用于驾驶人疲劳监测时有很多的局限性。后期采用两大核心技术，其一多面部特征疲劳检测法，解决了仅融合人眼和嘴部的疲劳因子判定疲劳而导致的准确率低下的问题;其二红外脉搏检测，心脏跳动时脉搏处血液发生变化而产生不同的反射率，检测到相应的脉搏信号。
防疲劳驾驶领域发展前景广阔，望他们的产品不断更新迭代，为交通事业做出贡献，将其价值最大化实现。
