摘要
驾驶员驾驶状态监测对于保障道路交通安全、预防交通事故具有至关重要的作用。
近年来，随着物联网、人工智能等技术的快速发展，驾驶员驾驶状态监测技术取得了显著进展。
本文首先介绍了驾驶员驾驶状态的定义、分类、影响因素以及监测的意义，并在此基础上，对现有的驾驶员驾驶状态监测方法进行了综述，包括生理信号监测、车辆行为数据监测、驾驶员行为特征监测以及多模态融合监测等。
然后，详细介绍了驾驶状态监测中常用的技术，包括眼动追踪技术、脑电波监测技术、面部表情识别技术、机器学习与深度学习算法等。
此外，还对驾驶状态监测系统的典型设计方案进行了分析，并对未来驾驶员驾驶状态监测技术的发展趋势进行了展望。
关键词：驾驶员驾驶状态监测；生理信号；车辆行为数据；驾驶员行为特征；多模态融合
驾驶员驾驶状态监测是指利用技术手段，实时采集和分析驾驶员的生理信号、行为特征以及车辆运行数据，识别驾驶员疲劳、分心、醉酒等异常驾驶状态，并及时发出预警，以避免交通事故的发生。
驾驶状态是指驾驶员在驾驶过程中表现出的生理和心理状态，它直接影响着驾驶操作的安全性和平稳性。
驾驶状态可以分为正常驾驶状态和异常驾驶状态。
多种因素都会对驾驶状态产生影响，例如生理因素（疲劳、疾病、酒精等）、心理因素（情绪波动、压力等）、环境因素（天气、道路状况等）以及车辆因素（车辆性能、驾驶舒适性等）。
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