疲劳驾驶，是导致交通事故的主要原因之一。近年来，随着物联网和可穿戴技术的成熟，智能手环的大规模普及与技术升级为解决这一瓶颈提供了新的契机。

当前疲劳驾驶检测技术面临关键瓶颈：（1）依赖单一生理信号源的模型难以全面捕捉疲劳状态的多维复杂性。（2）生理信号监测设备通常笨重昂贵，不适用于长期观察和大规模部署。（3）基于计算机视觉捕捉驾驶员面部特征的方法极易受外部环境因素干扰，识别准确率不稳定。对于驾驶员的疲劳干预与控制方法也存在局限：（1）在干预执行层面存在策略的单一性与侵入性问题。（2）在解决方案层面存在“只预警，不介入”的问题。（3）缺乏针对不同驾驶员的个性化适配方法。

为此，本作品创新性地设计了一套“端-边协同”的软硬件架构——基于智能手环和驾驶行为数据的个性化驾驶员疲劳检测系统，旨在实现数据采集的便携化、实时化与智能化，融合多算法实现驾驶员的个性化疲劳检测和智能辅助控制。

在硬件层面，本系统创新性地构建了以智能手环和车载单元为双核心的个性化感知网络。在硬件架构上，我们深度定制了医用级智能手环，在腕下表带中集成了光电体积脉搏波传感器、皮肤电活动传感器和9轴惯性测量单元，实现了对驾驶员心率变异性、皮肤电导和腕部运动等多维生理信号的高质量采集。同时，系统通过OBD-II接口与车载CAN总线协同，实时获取车辆方向盘转角、行驶速度等驾驶行为数据。这种“人-车”双轨感知架构突破了传统单一数据源的局限，通过硬件级时间同步机制，确保了生理信号与驾驶行为数据的时空一致性，为精准的疲劳状态识别奠定了坚实的硬件基础。

在软件层面，基于不同驾驶员个体生理差异巨大的关键问题，本作品创新性地构建了一套个性化的驾驶员疲劳检测模型。在该模型中，基于传统方法直接利用驾驶员的驾驶数据进行聚类，不能反映驾驶员在不同驾驶状态下的数据差异的问题，本模型首次提出基于“驾驶特征-驾驶状态”之间的映射关系实现驾驶员聚类，实现了对驾驶员群体的精细化聚类。同时，本模型构建的群体特异性深度时序检测模型在个体化适配、时序特征建模、训练优化与迁移能力上均实现了显著突破，显著提高了模型的检测精度。通过融合机器学习和深度学习算法，本作品提出的个性化模型仅基于驾驶员的正常驾驶数据，降低了数据采集成本，避免了冷启动问题。根据驾驶员群体进行个性化检测，从根本上提升了驾驶员疲劳检测的准确性。

此外，本系统面向不同驾驶群体，根据疲劳检测模块的结果动态调整控制策略，构建了一套个性化智能辅助控制系统，以实现针对性的疲劳干预与安全保障。

本作品构建的一套基于智能手环和驾驶行为数据的个性化驾驶员疲劳检测系统能够为疲劳检测与辅助技术提供全新思路，从而有效降低因疲劳驾驶导致的交通事故发生率，创新性地为交通安全领域提供智能化的可行方案。