谷歌公开自动驾驶新专利：通过眼睛注视向量，精确判断注意力

当前，我们正处在智能驾驶技术迅速发展的时代，具有智能驾驶、辅助驾驶功能的车辆正变得越来越普遍。

但是，当前智能驾驶技术尚不完善，一些功能如果完全智能驾驶的话仍然具有一定风险，所以需要人们在驾驶时时刻保持注意力。

如何监测用户当前的行为是否集中在驾驶上就成了问题，现有的技术一般是通过用户触摸方向盘、确定驾驶员的眼睛睁开、分析面部表情或眨眼速度不同来进行识别。但是这些技术在检测效果上存在一些问题，要么不太友好，例如要求用户把手一直放在方向盘上；要么容易误判，例如通过眨眼检测等方式可能无法识别用户是否在看窗外风景的。

12月23日，谷歌公开了一件专利《VEHICLE OCCUPANT ENGAGEMENT USING THREE-DIMENSIONAL EYE GAZE VECTORS》，根据描述，其通过眼睛的3D注视向量，可以更精确地定位用户正在查看的车辆内的相对位置，甚至是具体部件，例如可以识别到用户是否在看后视镜、仪表盘等。

其主要通过摄像机102A和102B获取乘员眼睛在3D空间内的位置。

同时，其可以基于乘员的面部平面来确定三维眼睛注视向量。使用乘员的头部/眼睛在机舱空间内的三维位置和三维眼睛注视向量，就可以更精确地确定用户正在注视的三维机舱空间内的位置，例如后视镜、车辆的头部单元、车辆的仪表显示器、车辆的前挡风玻璃等。

该技术可以有效提升驾驶员的注意力，避免因驾驶员走神而造成的重大事故，面向驾驶员行为检测在将来的大规模应用，数据堂目前已采集有《多人种驾驶员行为数据》、《驾驶员行为标注数据》等相关数据集资源可供训练，数据堂严格遵守相关规定，所采集的数据均已获得被采集人授权，并符合通过ISO27701、ISO27001隐私信息管理体系认证以及ISO9001质量管理体系认证，数据质量值得信赖。

多人种驾驶员行为数据集

​数据涵盖多年龄段、多时间段、多人种（白种人、黑种人和印度人）驾驶行为包括危险驾驶行为、疲劳驾驶行为和视线偏移行为，在采集设备方面，采用了可见光和红外双目摄像头，每个采集动作准精度超过95%、标签标注准确率在95%以上，数据可用于驾驶员行为分析等任务。

驾驶员行为标注数据集

数据涵盖多年龄段、多时间段、多种行为（危险驾驶行为、疲劳驾驶行为、视线偏移行为），对人脸72关键点（包括瞳孔）、人脸属性、手势检测框、安全带检测框、瞳孔关键点、行为类别进行标注，标注准确率不低于95%。数据可用于驾驶员行为分析等任务。​

现阶段由于技术能力受限，智能驾驶汽车还无法独自面对复杂的路况，摆脱不了驾驶员的干预，相信在不久的将来，智能驾驶汽车能摆脱驾驶员的干预，做到真正的智能驾驶。