疲劳检测是指通过监测驾驶员的面部表情、眼部状态、头部姿态或生理信号等特征，实时判断其疲劳程度的技术。这项技术通常采用计算机视觉和机器学习算法，结合红外摄像头、方向盘传感器或可穿戴设备等硬件，识别如频繁眨眼、眼皮下垂、点头动作等典型疲劳特征。在自动驾驶系统中，疲劳检测作为驾驶状态监控的重要模块，能在人工驾驶或人机共驾阶段及时发出警报，有效预防因疲劳驾驶导致的交通事故。
在自动驾驶产品开发中，疲劳检测系统的落地需平衡算法精度与实时性的关系。当前主流方案多采用轻量化神经网络模型，如MobileNet或ShuffleNet的变体，以适应车载计算平台的资源限制。值得注意的是，不同光照条件、驾驶员个体差异等因素会影响检测效果，这要求产品经理在需求定义阶段充分考虑场景泛化能力。随着多模态融合技术的发展，结合方向盘握力、车道保持数据等辅助信息的新型检测方案，正在成为提升系统鲁棒性的重要方向。