近日，三亚学院信息与智能工程学院“灵犀智感”团队在多模态的驾驶员疲劳状态感知的研发方面取得阶段性进展。项目由三亚学院信息与智能工程学院院长李成名教授领衔，张若琛，于海娇等教师，电子信息专业研究生刘高源带队，陈轶潇，张自鑫，司文亮等研究生以及刘咏斌，丁景隆，颜家宝，陈鹏宇，王翊红等本科生共同参与，围绕驾驶员状态的非接触式智能感知开展技术攻关。
图 1 "灵犀智感"组会交流谈论
当前，疲劳驾驶检测的研究普遍聚焦于通过摄像头识别闭眼、打哈欠、低头等面部表现判断驾驶员状态。但不同驾驶员的面部特征和行为习惯存在差异，例如驾驶员的转头、低头及部分遮挡也会影响识别结果，所以固定标准或瞬时判断十分容易造成误判。针对这一具体问题，“灵犀智感”团队提出了“面部采集—状态识别—连续分析—疲劳分级”的技术路线，该路线将单一、固定的判断方式调整为结合个体差异和连续状态变化进行综合分析。
图 2 模型基础复现测试结果
经过“灵犀智感”团队的持续攻关，系统核心模块之一的疲劳检测模块已完成多轮开发与版本迭代，并取得初步成效。目前，该模块能够通过普通摄像头实时捕捉驾驶员的面部状态，初步识别其清醒、轻度疲劳和重度疲劳等状态，并在转头、低头及面部部分遮挡等测试场景下持续进行状态跟踪，为后续模型优化和模拟驾驶实验奠定了基础。同时，团队已完成疲劳驾驶识别基线模型的构建，并采用五折交叉验证开展阶段性评估，为进一步提升模型的稳定性和跨人员适应能力提供了依据。
图 3 “灵犀智感”疲劳驾驶识别模型五折验证阶段性结果
未来，“灵犀智感”团队将持续优化疲劳识别模型，加快推进语音情感识别模型训练，并进一步拓展不同人员、姿态和驾驶场景下的测试与验证。项目组成员表示：“参与‘灵犀智感’项目，让我们真正体会到，专业知识只有走进真实项目，才能转化为解决问题的能力。在老师和学长学姐的指导帮助下，我们不仅提升了科研探索、工程实践和团队协作能力，也更加理解和认同项目制学习的价值。”学生的这一番切身感受，正是项目制教学育人成效的真实写照。此次项目取得的阶段性成果进一步表明，以真实项目为牵引，推动专业学习、科研训练与工程实践深度融合，能够有效激发学生的创新意识，提升其发现问题、分析问题和解决问题的综合能力。今后，学院将持续深化项目制教学，完善跨层次协同、全过程指导和多场景实践机制，为学生搭建更加开放、多元的科研创新平台，不断提升应用型人才培养质量。
一审一校 | 张若琛
二审二校 | 王景泽 周显春
三审三校 | 李成名 尹娜
