随着智能交通系统的发展，疲劳驾驶监测技术成为提升道路安全的关键环节。传统基于阈值判断的方法存在误报率高、适应性差等问题，而机器学习算法通过动态学习驾驶员行为特征，显著提升了监测系统的可靠性。

本文重点讨论三个核心优化方向：

1. 多模态特征融合

通过结合面部表情（眼睑闭合度、打哈欠频率）、方向盘握力数据及车辆行驶轨迹，构建复合特征向量。实验表明，融合头部姿态估计与PERCLOS(眼睑闭合时间占比)指标可使识别准确率提升23%。

2. 轻量化模型部署

采用改进的MobileNetV3架构，在保证95%检测精度的前提下，将模型体积压缩至8MB，满足车载嵌入式设备的实时性要求。通过知识蒸馏技术，学生模型推理速度达到47FPS。

3. 增量学习机制

建立驾驶员个性化特征库，利用在线学习算法动态更新模型参数。测试数据显示，经过两周的适应期后，系统对特定驾驶员的误报率下降40%。

当前技术仍面临光照条件变化、遮挡等挑战。未来研究将探索Transformer架构在时序特征提取中的应用，并结合5G-V2X技术实现车路协同预警。该技术的推广应用预计可使夜间事故率降低30%以上，为智能驾驶安全系统提供重要技术支撑。