数据采集：运用各类传感器，如摄像头及红外传感器，获取司机的生理和行为数据，包括眼睛状态、头部姿势、眨眼频率和颜色反应时间等。数据预处理：对采集到的数据进行清洗、去噪、滤波和特征提取等处理，以便提取与司机疲劳相关的特征。特征提取：从预处理的数据中提取有用的特征，比如利用图像处理技术获取眼睛闭合程度和眨眼频率，或者使用信号处理技术计算颜色反应时间。特征选择：根据特征的相关性和重要性进行选择，以减少数据的维度，并提高检测算法的效率和准确性。疲劳监测算法：采用机器学习算法或基于规则的方法训练疲劳检测模型，通过与标记的疲劳和非疲劳样本进行比较，学习疲劳的特征和模式。疲劳检测：将实时采集到的数据输入训练好的疲劳检测模型中，进行实时监测，判断司机是否处于疲劳状态，并及时提出警告或建议。反馈和提醒：根据疲劳监测结果，及时向司机提供反馈和提醒。