新的车载人工智能算法可以通过不断扫描驾驶员面部是否有醉酒迹象来识别醉酒驾驶员

车载摄像头可以持续观察您是否有醉酒迹象，并采用新的人工智能算法以 75% 的准确度确定您的醉酒程度。

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研究人员表示，有一天，汽车内置的计算机可以通过观察司机的面部特征来判断司机是否喝醉了。通过不断“观察”驾驶员是否有典型的醉酒迹象，甚至可以减少醉酒驾驶事故。 

作为电气和电子工程师协会 (IEEE) 和计算机视觉基金会 (CVF) 会议的一部分，4 月 9 日发表的一篇论文概述了该项目，该项目使车载计算系统能够评估驾驶员一上车就可以检测其醉酒程度——准确率达 75%。

它超越了现有的依赖于可观察行为（如转向模式、踏板使用情况和车速）的计算机辅助方法。只有当车辆长时间移动时才能收集和处理这些数据点。

相比之下，新项目使用单色相机来监视注视方向和头部位置等变量。 整个系统还可以整合驾驶员面部的 3D 和红外镜头以及显示驾驶员姿势的后视视频，以及转向交互、事件日志和驾驶行为的屏幕记录。

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埃迪斯科文大学博士生 Ensiyeh Keshtkaran 表示：“我们的系统能够在驾驶开始时识别醉酒程度，从而有可能防止受损驾驶员上路。”为该项目做出贡献的澳大利亚在一份声明中表示。

她补充说，由于该软件无缝地融入了智能汽车的数字架构（例如眼动追踪和驾驶员监控系统），因此可以轻松迁移到智能手机等环境。

遏制公共卫生危机

世界卫生组织 (WHO) 估计全球 20% 到 30% 的致命车祸与酒精损伤有关。在该项目诞生的澳大利亚，30% 的致命车祸涉及血液酒精含量超过法定上限 0.05%。

凯什特卡兰表示：“尽管人们正在努力将驾驶员酒精检测系统集成到未来的车辆中，并且自动驾驶汽车的出现也即将到来，但持续存在的酒后驾驶问题仍然是一个紧迫的问题。”

该研究使用了不同年龄、饮酒习惯和驾驶经验的驾驶员的视频片段，并在三个醉酒级别（清醒、低度醉酒和重度醉酒）下使用模拟器进行驾驶。他们与软件公司 MiX by Powerfleet 合作，在受控但真实的环境中收集酒精中毒驾驶员的数据。 

然后，该算法在视频片段中搜索可辨别的醉酒面部线索，并在四分之三的情况下成功预测了潜在驾驶员的状态。根据俄勒冈州酒类和大麻委员会发布的材料，一些常见的中毒视觉线索包括眼睛充血、脸红、眼睑下垂和茫然的表情。

项目负责人、埃迪斯科文大学理学院高级讲师 Syed Zulqarnain Gilani 表示，下一步是提高算法接收到的图像数据的分辨率，使其做出更准确的预测。吉拉尼在声明中表示：“如果低分辨率视频被证明足够，这项技术可以用于安装在路边的监控摄像头。”

但就目前而言，这一发现代表着一个重大飞跃，因为它甚至可以在汽车移动之前识别醉酒程度。这可能会开创一个未来，智能汽车不会在醉酒司机开车的情况下启动——或者，如果司机喝醉了，它们甚至可以向当局发出警报。