這里存在一個基本的概念，在原來的主的算法基礎上，加入了一些別的權重，來判斷駕駛員在里頭的行為，如果駕駛員啥都沒干的話，在整個很疲勞的情況下，所有的其他行為都是沒有的，這也就是客觀上面加了一個輔助的緯度做指征，來判斷整個疲勞駕駛。這個方案的核心問題，更多的是以車內的情況，僅僅是看整個車內所有相關的這些傳感器的情況來判斷駕駛員的行為。

　　為了進一步的把整個算法提升，我們需要從更多的緯度去考慮，就是不僅是看車輛的響應，也要看到駕駛的行為，更要看在整個檢測車外的信息，跟獲取駕駛員的信息組成一個綜合緯度的算法來確認。核心在于在整個前向AEB，還有（32）已經(jīng)加了以后，就可以獲取外面的信息作為一個綜合，也就是說你知道外面的道路是什么樣子的，來結合判斷車輛實際的響應跟車主的行為，然后再通過直接采集駕駛員的接觸信息，如下面這張圖所看到的那樣。

　　這個圖是比較有趣的，你可以通過安全帶，可以通過在測手的溫度，對比車廂內的環(huán)境溫度，根據(jù)手接觸的時候，判斷心跳的情況，然后再結合通過方向盤，判斷車輛姿態(tài)的變化，結合的把這個算法整合出來。從某種程度上面來說，這個算法就比原來德系的算法，整個緯度和信息上面都要全很多。數(shù)據(jù)的運算能力可能需要單獨一個模塊來整合，因為相當于你從不同的地方去抽取。

　　講了這幾種現(xiàn)有的方案，總體來講整個圖像來講，它相對于來講是一個比較好的選擇，比較準，差異也比較小。整個系統(tǒng)來講，你不加成本，或者加少量的成本還好說，如果加了很多的硬件，加了這個東西之后，很難說服客戶裝這樣一個東西。因為客戶因為這個東西還加大了一些難度，雖然可能疲勞駕駛對客戶來講是一個安全的隱患，但是更多的人在疲勞的時候選擇自己開回家，而不是找一個代駕，這個問題其實對于客戶來講其實他相當于花了錢買一個可能有些時候會阻礙我開車的東西，或者是吵著他的東西，這個是比較麻煩的。一旦涉及到駕駛員圖像，這是很難規(guī)避到在國外用戶那塊的介意程度的，布置起來有些時候讓客戶看到這個東西他就會比較介意。

　　我是覺得駕駛員監(jiān)測這個方案更多是對人的一個行為的了解，這個并不是在汽車里有的，因為人在汽車里的行為，或者人在汽車里這個東西在不同的場合，在密閉的場合其實都是差不多的。可以根據(jù)物理的、視覺的，還有身體的東西來弄，然后通過紅外圖像、TOF，通過前向的camera融合，包括角速度傳感器，還有酒精傳感器等探測的傳感器來做。

　　從某種程度上面整個可穿戴設備的東西，信息整合對于整個車輛的DM的沖擊還是挺大的。為什么這么說呢？這個可穿戴設備更多是一種用戶的設備遷移，他可以在不同的地方用。比如說你去開車、開船、做事情，它對于你的健康監(jiān)測的需求是另外一個緯度的，比如你戴一個apple watch它有健康監(jiān)測功能，健康這些東西分析出來，最后把這個信息同步到整個車輛信息再做一個，其實從某種程度上面，它就是在另外一個緯度解決問題了，這跟車沒關系。

　　隨著整個大數(shù)據(jù)量的學習，對于人體Apple watch 個性化的情況，會比車輛的迭代越來越快。因為福特的方案整個量產(chǎn)這塊遇到了一些問題，就是說加這個系統(tǒng)未來有沒有價值？加了那么多的傳感器，讓用戶只是在開車的時候用有沒有價值，是不是把可穿戴設備融合在車的里面，通過通信的模式，通過整合，比如說通過開發(fā)可穿戴設備的應用來解決。這一塊來講是現(xiàn)有的DM，就是現(xiàn)有如果是常規(guī)車的DM，無論是客車、卡車都是一個大的challenge。