加拿大滑铁卢大学工程研究人员开发的计算机算法，可以准确测定司机是否在发短信、发微信或进行其他分心活动。

该系统使用摄像机和人工智能（AI）来检测司机偏离正常驾驶行为的手部动作，并根据可能的安全威胁对这些动作进行分级或分类。

滑铁卢大学电气和计算机工程教授法克利·卡雷表示，相关信息有助于在司机出现危险的分心情况时发出警报，从而提高道路安全。而随着先进的自动驾驶功能越来越多地被应用到传统汽车之中，严重驾驶分心的迹象可能会触发相应的保护措施。卡雷说道：“即使是在很短的时间内出现紧急危险警报，为避免发生碰撞，车辆实际上是可以接管驾驶的。”

使用机器学习来训练技术核心的算法，从而识别诸如发短信、发微信、在手机上谈话或转身去后座找东西等动作，并根据持续时间和其他因素评估该动作的严重性。

滑铁卢大学模式分析与机器智能中心（CPAMI）此前曾针对识别标志进行过广泛的研究，目前这项工作正是建立在相关研究基础之上的，包括频繁眨眼即表示驾驶员有可能会睡着等等。此外，头部和脸部定位也是判断分心的重要线索。

CPAMI正在持续进行相关的研究，力图将不同类型的司机分心情况的检测、处理和分级结合在单一系统之中。

“这将对社会产生很大的影响。”卡雷继续指出，据估计，在全世界所有交通事故中，驾驶员分心的事故率高达75％。

CPAMI的另一个研究项目正在探索使用传感器来测量生理信号，例如眨眼频率、瞳孔大小和心率变异性等，以帮助确定驾驶员是否正全神贯注地注意道路情况。

上述研究的成果已于最近在第十四届蒙特利尔图像分析与确认国际大会上提出。

（李大宝）