针对车载场景，识别驾驶员使用手机、抽烟、不系安全带、未佩戴口罩、闭眼、打哈欠、双手离开方向盘等动作姿态，分析预警危险驾驶行为，提升行车安全性

应用场景

1.驾驶员检测

识别图像中的所有人体，将目标最大的人体作为驾驶员，返回坐标位置，同时返回总人数（含驾驶员和乘客）；支持夜间红外场景

2.驾驶员行为识别

检测到驾驶员后，进一步识别行为属性，可识别使用手机、抽烟、不系安全带、未佩戴口罩、闭眼、打哈欠、视角未朝前方等9大类行为属性

3.营运车辆驾驶监测

针对出租车、客车、公交车、货车等各类营运车辆，实时监控车内情况，识别驾驶员抽烟、使用手机、未系安全带、未佩戴口罩、疲劳、视线偏离等违规行为，及时预警，降低事故发生率，保障人身财产安全

4.社交内容分析审核

汽车类论坛、社区平台，对配图库以及用户上传的UGC图片进行分析识别，自动过滤出涉及危险驾驶行为的不良图片，有效减少人力成本并降低业务违规风险

功能特色

1. 驾驶行为检测：系统可以检测和识别驾驶员的各种行为，如急刹车、急加速、急转弯、违规变道等。

2. 疲劳驾驶检测：系统可以检测驾驶员的疲劳状态，包括眨眼频率、头部姿势、闭眼时长等，以预防事故。

3. 手部动作分析：一些系统可以分析驾驶员的手部动作，如接打电话、抽烟、操作导航等，以提高驾驶安全性。

4. 视线分析：系统可以分析驾驶员的视线，以确定是否分散注意力或盯着手机等物体。

5. 驾驶姿势分析：系统可以分析驾驶员的姿势，如坐姿、手位、脚踏位置等，以检测不当的驾驶姿势。

6. 速度和加速度分析：系统可以分析车辆的速度和加速度，以检测超速、急加速或急刹车等行为。

7. 数据记录和存储：驾驶行为数据通常会被记录和存储，以便后续分析和报告。

8. 驾驶行为评分：一些系统可以为驾驶员的行为评分，以提供反馈和改进建议。

9. 实时监测：系统支持实时监测和警报，以及时纠正不安全的驾驶行为。

10. 数据可视化：识别结果通常可以用可视化图表和报告的形式呈现，以帮助用户更好地理解数据和趋势。

11. 隐私保护：在处理驾驶行为数据时，系统通常会采取隐私保护措施，以确保个人隐私的安全性。