疲勞的駕駛員是道路上最常見的危險之一，但商用車輪上的昏昏欲睡的駕駛員將透過生物識別追蹤技術獲得人工智慧輔助的安全提示。
據報道，科技公司的目標是車隊營運商，特別是長途貨運公司IEEE 頻譜，因為這類司機通常駕駛的距離最遠，時間最長。
雖然汽車製造商已經採用基於攝影機的系統來監控生物識別訊息，例如駕駛員的眼球運動、姿勢、呼吸和手的位置，以防止注意力不集中，但該公司現在正在使用機器學習來檢測困倦的跡象。
開發的駕駛員監控技術輪迴,動機， 和諾托（兩人皆位於加州）向昏昏欲睡的駕駛提供即時音訊警報，提示他們休息一下，以避免與疲勞相關的事故。 Motive 的人工智慧可以監控打哈欠和頭部運動； Nauto 的技術可以追蹤打哈欠、眨眼持續時間以及駕駛者身體姿勢的變化； Samsara 的系統則追蹤困倦症狀，例如過度閉眼、點頭、揉眼睛、無精打采和打哈欠。
為了開發這樣的系統，Samsara 必須使用數十億分鐘的影片片段來訓練其人工智慧，以得出符合困倦臨床定義（卡羅林斯卡睡眠評分）的模型。所有困倦檢測技術公司都配置了他們的系統，以便如果駕駛員在收到困倦狀況警報後繼續操作車輛，則可以直接聯繫車隊經理。
雖然Samsara 表示並不尋求在消費性汽車中大規模採用其技術，但福特、本田、豐田和戴姆勒-奔馳等汽車製造商已經採用了類似的警報信號，讓昏昏欲睡的駕駛員休息一下。但隨著配備高級駕駛輔助系統 (ADAS) 的車輛變得越來越普遍，嗜睡偵測系統可能會成為半自動駕駛車輛的功能，因為駕駛可能會做出危險行為。
現已提供多種多模式車載生物辨識資料集
在其他與生物辨識相關的汽車新聞中，生物辨識安全和隱私領域的教授兼高級研究員 Sébastian Marcel 宣布了一個新的「iCarB」資料集。
車內生物辨識資料集實際上是三個子集，包含生物辨識安全和隱私小組收集的用於駕駛員識別的臉部視訊、指紋圖像和語音樣本。伊迪亞普研究所。該資料集具有人口多樣性的特點，因為 200 名資料對像中有 550 名性別不同、膚色符合整個菲茨帕特里克量表範圍、年齡從 18 歲到 60 歲以上不等。
Marcel 表示，iCarB 資料集可用於評估和基準測試人臉、指紋和語音辨識系統；創建多模態偽身份並訓練和測試多模態融合演算法；從生物識別數據創建演示攻擊並評估演示攻擊檢測演算法；使用提供的元數據調查生物識別系統中的人口和環境偏差。
論文「用於駕駛員識別的車載生物辨識（iCarB）資料集：臉部、指紋和語音」可以找到這裡。可以透過 Sébastian Marcel 的 LinkedIn 公告找到分別指向面部、指紋和語音子集的鏈接這裡。
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