随着智能交通系统的快速发展，驾驶员疲劳监测技术正成为保障道路安全的重要研究方向。其中，基于眼动追踪的生物特征识别技术因其非接触、高精度的特点，逐渐成为行业关注焦点。

眼动追踪技术通过红外摄像头捕捉驾驶员眼部特征，实时分析瞳孔直径、眨眼频率、注视方向等参数。研究表明，疲劳状态下驾驶员的眨眼频率会显著增加，瞳孔直径变化幅度减小，这些特征为疲劳识别提供了可靠依据。相比传统方向盘握力监测或心率检测等方法，眼动追踪具有响应速度快、干扰因素少的优势。

当前主流系统通常采用多模态融合方案：首先通过人脸检测定位眼部区域，然后利用卷积神经网络提取眼动特征，最后结合PERCLOS（眼睑闭合时间占比）算法进行疲劳程度判定。实验数据显示，该技术对中度以上疲劳状态的识别准确率可达92%以上。

值得注意的是，该技术仍面临环境光照变化、驾驶员佩戴眼镜等挑战。最新研究通过引入自适应滤波算法和深度学习补偿机制，已能将强光环境下的识别准确率提升15%。未来，随着边缘计算设备的普及，嵌入式眼动追踪系统有望成为车载标配。

从应用前景看，这项技术不仅可用于实时预警，还能与ADAS系统联动，当检测到严重疲劳时自动触发车道保持或紧急制动功能。部分商用车队已开始试用具备学习功能的个性化监测系统，能根据驾驶员生物特征建立专属疲劳模型。

总体而言，眼动追踪生物识别为疲劳驾驶监测提供了创新解决方案。随着算法优化和硬件成本降低，这项技术将推动驾驶安全系统向更智能、更精准的方向发展，为减少交通事故作出重要贡献。