驾驶员状态监测方法、系统及非瞬时性计算机可读介质与流程

本公开内容总体涉及监测车辆的驾驶员的状态，且更具体地，涉及使用角膜反射检测的驾驶员状态监测。

背景技术：

许多车辆事故的发生是由于影响驾驶员集中于附近交通和前方道路的能力的分心。例如，当寻找目的地、观察移动电话或与乘客交谈时，驾驶员的关注点可能转移。此外，如果驾驶员空想，驾驶员的眼睛可能从道路游移，或者如果驾驶员变得困倦，则可能完全闭上。

为了防止驾驶员分心，一些车辆采用监视驾驶员的眼睛的设备。然而，当驾驶员的分心程度变得成为问题时，可能难以精确地测量。例如，当在夜间以高速驾驶在人口稠密地区的蜿蜒的道路上时，所需的集中水平可能升高。驾驶员在车辆内的活动的分析可能在不知道驾驶员的独特行为历史的情况下进一步复杂化。

技术实现要素：

本公开内容提供用于使用车辆中安装的光学传感器跟踪驾驶员的眼睛活动的技术。如果跟踪的眼睛活动指示驾驶员没有适当地集中在前方的道路上，则可以采取校正动作来校正和训练驾驶员以培养更安全的驾驶习惯。可以测量多个眼睛参数来确定驾驶员是否呈现适当的集中量。如果例如驾驶员的角膜没有与对向交通或前方道路的方向对准，或者角膜太静止(指示驾驶员正在空想)或者运动太快(指示驾驶员分心)，或者由于驾驶员的眼睑长时间闭合而检测到角膜比往常少，则可以确定缺乏适当的驾驶集中。此外，可以计算考虑了上述参数或其他参数的危险分值，并且可以将计算的危险分值与危险阈值进行比较，以确定驾驶员的分心水平是否已经达到不安全水平。

根据本公开内容的实施方式，一种方法包括：使用车辆中安装的光学传感器感测从车辆的驾驶员的眼睛反射的光信息；基于感测的光信息测量多个眼睛参数；根据多个眼睛参数计算指示驾驶员的驾驶状态的危险分值；确定计算的危险分值是否超过危险阈值；并且响应于确定计算的危险分值超过危险阈值执行校正动作。

光学传感器可以安装至车辆的后视镜。光源可以耦接至光学传感器。

多个眼睛参数的测量可以包括例如基于感测的光信息测量指示驾驶员的注视与车辆前方的道路的对准度的注视对准度。注视对准度的测量可以包括确定驾驶员的注视是否偏离车辆前方的道路超过预定义的可接受量。

多个眼睛参数的测量可以进一步包括，例如，基于感测到的光信息，测量指示在一段时间期间驾驶员的角膜静止的角膜静止。角膜静止的测量可包括确定驾驶员的角膜在时间段期间的运动次数。

多个眼睛参数的测量可以进一步包括，例如，基于感测到的光信息，测量指示在一段时间期间驾驶员的眼睑闭合量的眼睑闭合。眼睑闭合的测量可包括确定驾驶员的眼睑在时间段期间的闭合最大时间量。

多个眼睛参数的测量可以进一步包括例如：确定车辆的当前速度；并且进一步基于所确定的车辆的当前速度测量多个眼睛参数。

危险分值的计算可包括：基于感测的光信息测量驾驶员的注视与车辆前方的道路的对准度的注视对准度；基于感测的光信息测量指示在一段时间期间驾驶员的角膜的静止的角膜静止；基于感测的光信息测量指示在一段时间期间驾驶员的眼睑的闭合量的眼睑闭合；并且使用测量的注视对准度、角膜静止、及眼睑闭合计算危险分值。

另外，该方法可以进一步包括根据期望灵敏度控制危险阈值。沿着这些线，该方法还可以包括根据从由以下各项组成的组中选择的一个或多个因素实时地调整危险阈值：驾驶方向、驾驶速度、一天中的时间、驾驶持续时间、行驶原点、行驶目的地、车辆中的乘客数量、车辆中的噪声量、及移动设备使用。该方法可以进一步包括：确定先前设定的危险阈值；并且基于先前设定的危险阈值来设定危险阈值。

该方法可以进一步包括对感测的光信息施加滤波以从其中去除噪声。

校正动作的执行可包括，例如，向驾驶员提供视觉、听觉、或者有形警告指示。

校正动作的执行可以进一步包括，例如，减小车辆的速度。

校正动作的执行可以进一步包括例如：在减小车辆的速度之后，确定计算的危险分值是否继续超过危险阈值；并且当计算的危险分值继续超过危险阈值时进一步减小车辆的速度。

此外，根据本公开内容的实施方式，一种系统包括：安装在车辆中的光学传感器，被配置为感测从车辆的驾驶员的眼睛反射的光信息；以及控制单元，配备在车辆中并且被配置为：基于感测的光信息测量多个眼睛参数；根据多个眼睛参数计算指示驾驶员的驾驶状态的危险分值；确定计算的危险分值是否超过危险阈值；并且响应于确定计算的危险分值超过危险阈值执行校正动作。

此外，根据本公开内容的实施方式，一种非瞬时性计算机可读介质包含通过车辆中配备的控制单元可执行的程序指令，其中，程序指令在执行时使控制单元：基于由车辆中安装的光学传感器感测的从车辆的驾驶员的眼睛反射的光信息测量多个眼睛参数；根据多个眼睛参数计算指示驾驶员的驾驶状态的危险分值；确定计算的危险分值是否超过危险阈值；并且响应于确定计算的危险分值超过危险阈值执行校正动作。

附图说明

通过结合附图参考以下描述可以更好地理解本文的实施方式，其中相同的参考标号表示相同或功能相似的元件，其中：

图1A和图1B示出用于跟踪眼睛活动的示例性光学传感系统；

图2示出驾驶员眼睛运动的示例性描绘；

图3A和图3B示出用于使用角膜反射检测监测驾驶员状态的示例性简化流程；以及

图4示出用于响应于确定驾驶员正在以不安全的方式驾驶执行校正动作的示例性简化流程。

应理解，以上参考的附图不必按比例绘制，并呈现了说明本公开内容的基本原理的各种优选特征的略微简化的表示。例如，包括具体尺寸、方位、位置和形状的本公开内容的具体设计特征部分由特定目的应用和使用环境来确定。

具体实施方式

在下文中，将参考附图详细描述本公开内容的实施方式。如本领域技术人员应当认识到的，在所有修改都不偏离本公开内容的精神或范围的情况下，可以用各种不同的方式对所描述的实施方式进行修改。此外，贯穿本说明书，相同参考标号表示相同元件。

本文中使用的术语仅是为了描述具体实施方式并不旨在限制本公开内容。除非上下文另有明确指出，否则本文中使用的单数形式“一(a)”、“一个(an)”和“该(the)”也旨在包括复数形式。应进一步理解的是，在本说明书中使用时，术语“包含”和/或“包括”指定存在所陈述的特征、整数、步骤、操作、元件和/或组件，但是不排除一个或多个其他特征、整数、步骤、操作、元件、组件和/或其组合的存在或添加。如在本文中所使用的，术语“和/或”包括列举的一个或多个相关项的任何和所有组合。

应当理解，本文所使用的术语“车辆(vehicle)”或者“车辆的(vehicular)”或者其他的类似术语包括广义的机动交通工具，诸如包括运动型多用途车辆(SUV)、大巴车、卡车、各种商用车辆的载客车辆，包括各种船只(boat)和舰船(ship)的传播(watercraft)，航天器等，并且包括混合动力车辆、电动车辆、插电混合动力车辆、氢动力车辆、以及其他可替代的燃料车辆(例如，从除石油以外的资源获得的燃料)。在本文中引用的混合动力车辆是具有两个或更多个动力源的车辆，例如，汽油动力车辆和电动车辆。

此外，应理解的是，一个或多个以下方法，或者其方面，可以是由至少一个控制单元执行。术语“控制单元”可以指包括存储器和处理器的硬件设备。存储器被配置为存储程序指令，并且处理器被特定地编程为执行程序指令，以执行下面进一步描述的一个或多个过程。此外，应理解的是，如本领域普通技术人员应理解的，可由包括控制单元结合一个或多个其他组件的装置执行以下方法。

此外，本公开内容的控制单元可被实施为包含由处理器、控制器等执行的可执行程序指令的非瞬时性计算机可读介质。计算机可读介质的实例包括但不限于ROM、RAM、光盘(CD)-ROM、磁带、软盘、闪存驱动、智能卡以及光学数据存储设备。计算机可读记录介质还可分布在整个计算机网络中，使得通过分布的方式例如，通过远程信息处理服务器或控制器局域网络(CAN)存储和执行程序指令。

现在参考本公开内容的实施方式，所公开的技术利用安装在车辆上的光学传感器来跟踪驾驶员的眼睛活动。使用通过光学传感器获取的信息，测量多个眼睛参数以确定驾驶员是否呈现适当的集中量。所测量的眼睛参数可包括例如(但不限于)指示驾驶员的注视与车辆前方的道路对准度的注视对准度，指示驾驶员的角膜在一段时间期间的静止的角膜静止(cornea stillness)，指示驾驶员的眼睑在一段时间期间的闭合量的眼睑闭合(eyelid closure)等。可以计算考虑到所测量的参数的危险分值，以量化伴随驾驶员注意力的危险程度。计算的危险分值可以与危险阈值进行比较以确定驾驶员的分心水平是否已经达到不安全水平。此外，如果危险分值超过危险阈值(根据期望的灵敏度来控制)，则指示驾驶员没有适当地集中在前方的道路上，可以采取校正动作来纠正和训练驾驶员以发展更安全的驾驶习惯。

图1A和图1B示出用于跟踪眼睛活动的示例性光学传感系统。如图1A中所示，光学传感器100可以安装在车辆中。光学传感器100可以以任何合适的方式实现在车辆的驾驶室内。例如，光学传感器100可以安装在车辆的后视镜110上(例如，参见图1A)、挡风玻璃上、仪表板上等。光学传感器100可以外部安装或者集成在后视镜110、挡风玻璃、仪表扳等中。

本领域普通技术人员应当理解，光学传感器100可以是适于获取/感测光(在本文中称为“光信息”)并将光转换成电信号的任何传感器，例如摄像机、红外摄像机或其他特别设计的光学传感器。在这方面，可以采用本领域公知的角膜反射技术来检测其中安装有光学传感器100的车辆的驾驶员的眼睛活动。特别地，光学传感器100可以感测从驾驶员的角膜反射的光(即，“光信息”)，如图1B所示。从驾驶员的角膜反射的光可以从例如耦接到光学传感器100(未示出)的光源、设置在车辆内的光源、车辆外部的环境等发射。

使用角膜反射技术，如上所述，光学传感器100能够感测从驾驶员的角膜反射的光并且不断地将这样的信息传输到控制单元(未示出)用于处理，从而允许实时连续跟踪角膜的位置和运动。例如，图2示出了驾驶员的眼睛相对于车辆前方的道路/环境的运动的示例性描绘，驾驶员的眼睛运动已被光学传感器100跟踪。如本领域普通技术人员将理解的，在例如由于与汽车相关的运动而存在过量噪声的情况下，可以将诸如卡尔曼滤波、低通滤波等的一个或多个滤波或其他信号调整应用于感测到的光信息以去除这种噪声。

可以通过控制单元利用由光学传感器100感测的光信息来测量各种眼睛参数。作为实例，可以测量指示驾驶员的注视与车辆前方的道路对准度的注视对准度，以检测驾驶员的注视是否与前方的道路和/或对向交通未对准。特别地，可以使用感测的光信息来确定驾驶员的注视是否偏离车辆前方的道路超过预定义可接受量(例如，5至30度)。作为另一实例，可以在预定义的一段时间期间测量指示驾驶员的角膜静止的角膜静止，以检测驾驶员的眼睛是否过于静止(其指示驾驶员正在空想)、或者运动得太快(其指示驾驶员分心)。为此，可以使用感测的光信息确定驾驶员的角膜在预定义的一段时间期间的运动量。作为又一实例，可以测量指示驾驶员的眼睑在预定义的一段时间期间的闭合量的眼睑闭合，以检测驾驶员是否困倦。为此，可以使用感测到的光信息来确定驾驶员的眼睑在预定义的一段时间期间闭合的最大时间量(例如，当角膜瞬间没有检测到时，可以推断出眼睑部分地或完全闭合)。应当理解，可以基于由光学传感器100感测的光信息来测量任何数量和/或类型的眼睛参数，因此上述参数仅是为了演示的目的而提供的。

一旦已经测量了指示驾驶员的眼睛活动的多个眼睛参数，则可以利用所测量的参数来断定驾驶员是否分心并且未能充分注意前方道路和/或附近交通。为此，可以基于测量的参数来计算量化驾驶员的驾驶状态的危险分值—即，由于缺少注意力而导致的驾驶员危险的程度。在一些情况下，危险分值的计算可以取决于测量的眼睛参数以及车辆的当前速度。

在根据由光学传感器100感测的光信息测量以上列出的三个眼睛参数的示例性情况中，可以根据以下等式1计算危险分值(IE)：

IE＝ialignment×istillness×ieyelid

如在等式1中所示的危险分值(IE)的计算可以取决于三个眼睛参数(或者“指数”)：注视对准度(ialignment)、角膜静止(istillness)、及眼睑闭合(ieyelid)。在仅为了演示目的而提供的一个非限制性示例性实施方式中，每个指数可以接收反映与相应参数相关联的危险程度的0和3之间的“分值”，由此较低的分值指示分心程度和导致的危险较低，而较高的分值指示分心程度和导致的危险较高。在下面提供的示例性计算中参考该示例性实施。

如上所述，危险分值(IE)的计算可以进一步取决于车辆的当前速度。换言之，测量的眼睛参数可以关于车辆的速度解释。例如，计算危险分值(IE)以及跟踪驾驶员的眼睛的时间周期(T)可以直接取决于车辆的速度，由此时间周期(T)等于180/速度(每小时英里数(mph))。即，危险分值(IE)可以根据等式1每秒180/速度(mph)计算。例如，对于以30mph行驶的车辆，T＝6秒。对于以60mph行驶的车辆，T＝3秒。因此，随着车辆的速度增加，眼睛跟踪周期(T)减小。

再次参考等式1，危险分值(IE)的计算中涉及的第一指数是注视对准度指数(ialignment)，该注视对准度指数是驾驶员的注视角度与道路前方或对向交通的偏差的总和归一化为预定义可接受的偏差量(度(θ))的比率。例如，预定义的可接受偏差量可以是10度(该量仅是示例性的，并且可以根据系统的期望灵敏度变化)。因此，如果驾驶员的注视角度相对于前方道路或对向交通的偏差从不大于10度，则指数将很小(例如，1或更小)。然而，注视对准度指数(ialignment)随着驾驶员注视角度与前方道路的偏差开始超过预定义可接受量而增加(例如，2或3)。例如，对准度指数(ialignment)可以根据以下等式2计算：

危险分值(IE)的计算中包含的第二指数是例如测量空想状态的角膜静止指数(istillness)。角膜静止指数(istillness)是车辆速度和每单位时间的眼球/角膜运动次数的函数。例如，角膜静止指数(istillness)可以根据以下等式3计算：

根据等式3，在给定的一段时间中仅检测到一个或零个角膜运动(例如，深度空想状态)的情况下，该指数的值将是高的(例如，3)。如果在给定的一段时间检测到两个或三个角膜运动，该指数值减小(例如，2)。同时，如果在给定的一段时间中检测到四个或更多个角膜运动，该指数值甚至进一步减小(例如，1或更小)。值得注意的是，在给定的一段时间内表示大量眼睛运动的非常低的角膜静止指数(istillness)可以指示驾驶员分心。这可以通过例如当检测到的眼球运动的次数超过被认为是不安全的预定次数时向角膜静止指数(istillness)分配高(即，差)分值来解释。

危险分值(IE)的计算中包含的第三指数是跟踪驾驶员的磕睡/困倦的眼睑闭合指数(ieyelid)。如同角膜静止指数(istillness)，眼睑闭合指数(ieyelid)是车辆速度的函数。例如，眼睑闭合指数(ieyelid)可以根据以下等式4计算：

作为实例，在车辆以30mph的速度行驶的情况下，跟踪周期(T)是六秒(180/30mph＝6秒)。根据等式4，如果驾驶员足够专心，并且驾驶员的眼睑在六秒周期期间闭合最大时间0.5秒(15/30mph＝0.5秒)，则指标将很小(例如，1或更小)。如果在六秒周期期间驾驶员的眼睑闭合0.5秒(15/30mph＝0.5秒)和1.0秒(30/30mph＝1.0秒)之间的最大时间，则指数将增加(例如，2)。如果在六秒周期期间驾驶员的眼睑闭合1.0秒(30/30mph＝1.0秒)以上的最大时间，则指数将很高(例如，3)。

同时，如果车辆以60mph的速度行驶，跟踪周期(T)减小为三秒(180/60mph＝3秒)。因此，周期(T)随着车辆的速度增加而减小。类似地，眼睑闭合基准随着车辆速度变化而变化。例如，对于以60mph行驶的车辆，仅当驾驶员的眼睑在三秒期间闭合0.25秒(15/60mph＝0.25秒)的最大时间时，眼睑闭合指数(ieyelid)将很小(例如，1或更小)。

应当理解，上述危险分值计算仅为演示目的而提供，并且本公开内容的范围不限于此。即，上述的危险分值计算仅表示用于根据多个测量的眼睛参数来配置指示驾驶员的驾驶状态的危险分值的一种可能的方式。

一旦已经计算了指示驾驶员的驾驶状态的危险分值，则可以将该分值与危险阈值进行比较，以确定驾驶员是否以不安全的方式(例如，分心、困倦、空想等)操作车辆。更具体地，当计算的危险阈值超过危险阈值时，可以确定驾驶员以不安全的方式操作车辆。响应于确定驾驶员以不安全的方式操作，可以执行校正动作，如以下更详细说明的。

可以按照可能的危险分值的范围来设定危险阈值。在一个非限制性实例中，危险阈值可以设定为等于0.2*最大可能的危险分值。而且，可以根据期望的灵敏度水平来控制危险阈值。例如，降低危险阈值通过提高发现驾驶员不安全驾驶的可能性来增加危险检测灵敏度。相反地，升高危险阈值通过降低发现驾驶员不安全驾驶的可能性来减小危险检测灵敏度。

危险阈值可以根据环境条件或者背景条件实时变化。例如，当以20mph直线驾驶车辆时，与当以60mph在弯曲道路上驾驶汽车时相比，阈值可以不同。其他因素会影响危险阈值，诸如驾驶方向、驾驶速度、一天中的时间、驾驶持续时间、行驶原点、行驶目的地、车辆中的乘客数量、车辆中的噪声量、移动设备使用等。此外，可以调用和利用先前设定的危险阈值的历史记录来设定危险阈值。在一个实例中，危险阈值可以初始化为等于最近先前设定的危险阈值。

如果计算的危险分值超过危险阈值，可以执行校正动作。例如，可以向驾驶员提供警告指示。警告指示可以是视觉的或听觉的，这取决于一天中的时间、车辆中的噪声水平等。警告指示也可以是有形的，即物理ping，诸如轻推或“摇杆”。

另外，车辆的速度可以响应于确定危险分值超过危险阈值而自动地减小。在一些情况下，可以基于驾驶员接收到指示驾驶员正在不安全地驾驶的警告指示并且通过继续根据计算的危险分值的不安全地驾驶而忽略所述警报指示来预测车辆速度的减小。而且，如果驾驶员继续忽略由警告指示提供的警告并且通过继续不安全地驾驶减小速度，车辆速度可以进一步减小。换言之，如果在车辆的速度第一次减小之后计算的危险分值继续超过危险阈值，则车辆的速度可以第二次减小。这些校正动作可以校正甚至训练驾驶员练习更安全的驾驶习惯。

图3A和图3B示出用于使用角膜反射检测监测驾驶员状态的示例性简化流程。流程300可以在步骤310开始，并且继续到步骤315，其中，如这里更详细描述的，由安装在车辆中的光学传感器感测从驾驶员的眼睛反射的光信息，基于感测到的光信息测量多个眼睛参数，根据测量的参数计算危险分值，并且响应于确定计算的危险分值超过危险阈值，执行校正动作。

在步骤315，在系统初始化时，可以收集输入数据。例如，通过安装在车辆中的光学传感器100可以感测从驾驶员的角膜反射的光，如在图1A和图1B中所示。感测的光信息可以转变为电信号并且传输到控制单元用于处理。另外，可以确定车辆的速度并且将其用作计算危险分值的另外输入。

在步骤320中，可以使用感测的光信息测量多个眼睛参数。例如，如在步骤325中所示，可以测量指示驾驶员的注视与车辆前方的道路对准度的注视对准度(ialignment)，以检测驾驶员的注视是否与前方的道路和/或对向交通成角度地未对准。特别地，可以使用感测到的光信息来确定驾驶员的注视是否偏离车辆前方的道路超过预定可接受量(例如，5至30度)。作为另一实例，可以在预定义时间段期间测量指示驾驶员的角膜静止的角膜静止(istillness)，以检测驾驶员的眼睛是否过于静止(其指示驾驶员正在空想)、或者运动得太快(其指示驾驶员分心)。为此，可以使用感测的光信息确定驾驶员的角膜在预定义时间段期间的运动次数。作为又一实例，可以测量指示驾驶员的眼睑在预定义时间段期间的闭合量的眼睑闭合(ieyelid)，以检测驾驶员是否困倦。为此，可以使用感测的光信息来确定驾驶员的眼睑在预定义时间段期间闭合的最大时间量(例如，当角膜瞬间没有检测到时，可以推断出眼睑部分地或完全闭合)。应当理解，可以基于由光学传感器100感测的光信息来测量任何数量和/或类型的眼睛参数，因此上述参数仅是为了演示的目的而提供的。

在步骤330中，可以基于测量的眼睛参数计算危险分值。例如，如在步骤335中所示，可以根据以下等式1计算危险分值(IE)：

IE＝ialignment×istillness×ieyelid

如在等式1中所示的危险分值(IE)的计算可以取决于在步骤325中测量的三个眼睛参数(或者“指数”)：注视对准度(ialignment)、角膜静止(istillness)、及眼睑闭合(ieyelid)。在仅为了演示目的的一个非限制性示例性实现中，每个指数可以接收“分值”，并且危险分值(IE)等于每个分值的乘积。例如，较低的分值可以指示较低程度的分心和导致的危险，而较高的分值可以指示较高程度的分心和导致的危险。

在步骤340，可以收集另外的输入数据以计算危险阈值(步骤345)。如以上说明的，可以按照可能的危险分值的范围来设定危险阈值。在一个非限制性实例中，危险阈值可以设定为等于0.2*最大可能的危险分值。而且，可以根据期望的灵敏度水平来控制危险阈值。危险阈值还可以根据在步骤340中检测的环境条件或者背景条件实时变化。例如，阈值可以根据诸如驾驶方向、驾驶速度、一天中的时间、驾驶持续时间、行驶原点、行驶目的地、车辆中的乘客数量、车辆中的噪声量、移动设备使用等的因素变化。

在步骤350，可以比较计算的危险分值(IE)与危险阈值。如果危险分值(IE)超过危险阈值，则可以确定驾驶员正在不安全地驾驶(例如，由于缺乏注意力)，并且可以执行校正动作(步骤355)，以便校正并甚至训练驾驶员采用更安全的驾驶习惯。如果危险分值(IE)未超过危险阈值，则流程300可以返回到更早的步骤以重新计算危险分值和/或危险阈值。

流程300在步骤355说明性地结束。本文中详细描述了可以执行流程300的步骤的技术以及辅助过程和参数。

应注意，在图3A和图3B中示出的步骤仅是用于说明的实例，并且可以根据需要包括或者排除某些其他步骤。此外，虽然示出了步骤的特定顺序，但该顺序仅仅是说明性的，并且在不偏离本文中的实施方式的范围的情况下，可利用步骤的任何合适的排列。更进一步地，可以根据本权利要求的范围以任何合适的方式修改所示的步骤。

图4示出用于响应于确定驾驶员正在以不安全的方式驾驶执行校正动作的示例性简化流程。流程400可以在步骤410开始，并且继续到步骤415，其中，如本文更详细地描述的，可以根据从驾驶员得到的响应，并且具体地，驾驶员是否留意警告信号执行一系列校正动作。

在步骤410，可以比较计算的危险分值(IE)与危险阈值。如果危险分值(IE)超过危险阈值，则可以确定驾驶员正在不安全地驾驶(例如，由于缺乏注意力)，并且可以执行初始校正动作(步骤415)，以便校正并且甚至训练驾驶员采用更安全的驾驶习惯。

在步骤415，可以响应于确定计算的危险分值超过危险阈值执行初始校正动作。例如，初始校正动作可以包括提供至驾驶员的警告指示。警告指示器可以是视觉的或听觉的，这取决于一天中的时间、车辆中的噪声水平等。警告指示也可以是有形的，即物理ping，诸如轻推或“摇杆”。

在步骤415中向驾驶员提供警告指示之后，可以再次将计算的危险分值(IE)与危险阈值进行比较(步骤420)，以验证驾驶员是否已改变他或她的驾驶状态(例如，驾驶员是否较少分心、更警觉、更集中等)。如果计算的危险分值不再超过危险阈值，意味着驾驶员已经通过改变他或她的驾驶行为适当地响应了在步骤415中提供的警告指示，则流程400可以返回到步骤410。

另一方面，如果在步骤420中，计算的危险分值仍然超过危险阈值，意味着驾驶员已经忽略了在步骤415中提供的警告指示，则车辆的速度可以自动地减小(步骤425)。在一个实例中，车辆速度可以减小第一量，诸如5％、10％等。车辆速度的自动减小应警告驾驶员他或者她的驾驶行为不安全。

在步骤425中减小车辆的速度第一量之后，可以再一次将计算的危险分值(IE)与危险阈值进行比较(步骤430)，以再一次验证驾驶员是否已改变他或她的驾驶状态(例如，驾驶员是否较少分心、更警觉、更集中等)。如果计算的危险分值不再超过危险阈值，意味着驾驶员已经通过改变他或她的驾驶行为适当地响应了在步骤425中执行的车辆速度减小，则流程400可以返回到步骤410。

另一方面，如果在步骤430中，计算的危险分值仍然超过危险阈值，意味着驾驶员已经再一次忽略了在步骤425中执行的校正动作，则车辆的速度可以第二次自动地减小(步骤435)。在一个实例中，车辆速度可以减小第二量，诸如15％、20％等，该第二量大于步骤425中的第一减小量。车辆速度的随后自动减小应进一步警告驾驶员他或者她的驾驶行为不安全。如以上说明的，这些校正动作可以校正并且甚至训练驾驶员练习更安全的驾驶习惯。

流程400在步骤435说明性地结束。本文中详细描述了可以执行流程400的步骤的技术以及辅助过程和参数。

应注意，在图4中示出的步骤仅是用于说明的实例，并且可以根据需要包括或者排除某些其他步骤。此外，虽然示出了步骤的特定顺序，但该顺序仅是说明性的，并且在不偏离本文中的实施方式的范围的情况下，可利用步骤的任何合适的排列。更进一步地，可以根据本权利要求的范围以任何合适的方式修改所示的步骤。

因此，本文描述了解决驾驶行为并减少由于驾驶员缺乏对前方道路或附近交通的集中而发生的碰撞的概率的技术。这里描述的系统动态地使其自身适应给定驾驶员的正常驾驶模式。当计算危险分值和/或危险阈值时，还可考虑文化、社会和地理依赖性的效果。该效果是车辆事故的减少以及驾驶安全性的增加。另外，驾驶员可以训练为更加注意他们各自的驾驶条件；否则将执行校正动作，诸如车辆速度的自动减小。

虽然已经示出和描述了使用角膜反射检测提供驾驶员状态监测的示例性实施方式，但是应当理解，可以在本文的实施方式的精神和范围内进行各种其他调整和修改。例如，尽管本文主要涉及角膜反射技术以用于眼睛跟踪的目的，但是所要求保护的实施方式还适用于其它眼睛跟踪技术。因此，可以根据本权利要求的范围以合适的方式修改本公开内容的实施方式。

前面的描述针对本公开内容的实施方式。然而，将显而易见的是，可以对所描述的实施方式进行其它变化和修改，以获得它们的一些或全部优点。因此，该描述仅作为实例而不以其他方式限制本文中的实施方式的范围。因此，所附权利要求的目的是覆盖落入本文实施方式的真实精神和范围内的所有这样的变化和修改。