摘要
疲劳驾驶是引发交通事故的重要因素之一，严重威胁着人们的生命财产安全。
随着机器视觉技术的快速发展，基于机器视觉的疲劳驾驶检测技术因其非接触性、准确率高等优势逐渐成为研究热点。
本文首先介绍了疲劳驾驶的概念、危害以及国内外研究现状，并对基于机器视觉的疲劳驾驶检测技术进行概述。
然后，详细阐述了该技术的三个主要研究方向：基于人眼特征、头部姿态估计和生理信号的疲劳驾驶检测方法，并对各个方向的优缺点和适用场景进行了分析。
最后，总结了当前研究中存在的挑战和未来发展趋势。
关键词：疲劳驾驶；机器视觉；人眼特征；头部姿态估计；生理信号
疲劳驾驶是指驾驶员在长时间连续驾驶或睡眠不足等情况下，出现精神不振、注意力下降、反应迟钝等生理和心理状态，从而导致驾驶能力下降，significantlyincreasingtheriskoftrafficaccidents.驾驶员疲劳会导致驾驶员对周围环境的感知能力、判断能力和操作能力下降，从而无法对突发情况做出及时、准确的反应。
机器视觉是一种利用计算机模拟人类视觉系统，对图像进行处理和分析的技术，可以从图像或视频中提取有用的信息。
基于机器视觉的疲劳驾驶检测技术是指利用摄像头等设备采集驾驶员的图像或视频信息，并通过计算机视觉算法对驾驶员的面部表情、头部姿态、眼部状态等进行分析，从而判断驾驶员是否处于疲劳状态。
与传统的基于方向盘传感器、车道偏离预警等方法相比，基于机器视觉的疲劳驾驶检测技术具有非接触性、准确率高、成本低廉等优势，近年来受到了广泛关注。
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