根据对驾驶员行驶过程中视频的大量分析统计，可以将常见的危险驾驶行为分为：疲劳瞌睡失去对车辆的控制，低头玩手机，低头点烟，低头找东西等不注意路面的情况。所以产生了另外一个图像智能识别蓬勃发展的领域——基于人脸特征识别的驾驶专注状态的智能告警，它包括构建人脸识别系统的一系列相关技术，包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理等。人脸识别技术包含三个部分：人脸检测、人脸跟踪、人脸行为比对。人脸的识别过程一般分三步：首先建立人脸驾驶行为的各种面部模型，获取当前的人体面像表现，用当前的人脸特征与各种行为模型比对，从而识别出来驾驶员当前的状态。相比较其他生物识别技术而言，人脸识别技术具有非接触性，非强制性以及并发性等优点，但需要攻克的就是周围光线环境影响对识别的准确性，人体面部的头发、胡子、帽子和墨镜等饰物等遮挡物等因素需要进行各种算法处理。

        这类型技术所形成的产品有疲劳驾驶和分心驾驶状态的预警系统，它是基于机器视觉技术的驾驶辅助预警系统，利用汽车级图像传感器采集驾驶员的面部信息，高速数字信号处理器进行图像的处理与分析，通过人脸疲劳检测算法对驾驶员的疲劳及注意力分散等不安全状态进行实时监控。可实时检测驾驶员的疲劳及手离开方向盘玩手机抢红包、抽烟、打电话等不注意路面情况的状态，并提供向驾驶员提供实时报警信息。

        通过技术的演进和产品的升级换代，目前的产品大部分可以做到通过人脸的各种特征的组合判断，不需要对驾驶员的正常驾驶干扰和直接接触的情况下做到疲劳驾驶和分心驾驶等智能提醒。依据各家的技术积累水平不同，判断精确度上大部分能达到80%以上，优秀的产品能接近90%。另外，这种产品通过加装红外线补光灯的方式，具有夜晚和低光照情况下的识别能力，使得系统在疲劳更容易发生的晚上起到应有的作用。

        目前中国的交通参与者也开始越来越重视运输过程安全，尤其是在载人载具和危险品载具上，每次发生的事故带来的伤害、损失与经验教训都特别惨痛。所以一些管理理念先进的区域的企业管理者开始引入更先进的技术手段来帮助提升交通安全，而国内外涌现的这些基于图像智能识别技术的产品非常有针对性的满足了这一需求，有理由相信，随着技术的升级完善，以及产品性价比的持续提升，图像智能识别产品将可能进入市场快速增量阶段。未来有理由相信通过这些高科技产品的普及应用，能有效降低交通事故尤其是人因导致的恶性交通事故的发生几率。