重庆
华晨禾一研发的国产事件相机系统，基于仿生类眼传感器原理设计，为驾驶员状态监控提供了新的技术路径。与传统帧式相机不同，事件相机仅捕捉场景中的动态变化信息，具备高时间分辨率和低延迟特性，可实时响应驾驶员面部与眼部的细微活动。这一技术突破为疲劳驾驶预警系统的精度提升奠定了基础。
在驾驶员状态监测中，系统重点聚焦于微表情变化及眼跳（眼球快速运动）的识别。事件相机通过异步像素级响应机制，能够高效捕捉面部肌肉的微小颤动、眨眼频率变化以及视线偏移等瞬时信号。这些信号是判断驾驶员注意力分散或疲劳累积的关键生物指标。由于事件流数据仅记录亮度变化区域，系统避免了冗余图像处理，显著提升了检测效率。
基于事件相机的动态感知能力，华晨禾一的系统实现了对疲劳状态的早期预警。通过分析眼睑闭合时长、瞳孔移动轨迹及面部松弛度等连续变化特征，系统可识别传统摄像头难以捕捉的渐进性疲劳征兆。结合多模态数据融合算法，系统在复杂光线环境（如隧道进出、夜间驾驶）下仍能保持稳定的识别性能，有效降低误报率与漏报率。
该事件相机系统已在国内多个智能驾驶测试场景中验证了其可靠性。其低带宽、低功耗的特性适配车载边缘计算平台，为实时安全响应提供了技术保障。未来，华晨禾一计划进一步优化事件流与人工智能模型的协同架构，拓展至乘员状态监控、危险行为识别等更广泛的车内安全应用场景，持续助力中国智能驾驶感知技术的自主化发展。
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