据外媒报道，AI感知技术公司Affectiva获得了6项专利，用于检测车辆乘员意识和情绪。Affectiva Automotive AI技术将深度学习与计算机视觉（车载摄像头）相结合，可实时分析座舱内驾驶员和其他乘员的状态。

（图片来源：Affectiva）

这些数据主要作用在于提升驾驶的安全性，因为睡意或分心检测可以帮助拯救生命。根据英国社会事故预防组织（RoSPA）的，事故主要原因是人为失误和环境问题，而人为失误高居榜首，95%的事故都是由人为失误造成的。

Affectiva的技术不仅可用于安全方面，而且还可通过信息娱乐系统等设备，读取乘员情绪和感知，改善驾驶体验。以下是Affectiva最新获得的六项专利：

基于眨眼频率的困倦心理状态分析：通过对眨眼频率的分析，确定困倦、精神疲劳、注意力和认知负荷等状态。这些信息可用于操纵车辆操作，包括建议刹车、调整车内环境，或启动制动和转向控制。

车辆导航认知状态评估：通过对乘员认知状态的多模态感知，从而影响车辆控制。这对于半自动驾驶汽车而言尤其有用，以确保控制权在车辆和驾驶员之间安全交接。分析使用的信号包括语音和非语音发声，如打哈欠和打鼾，以及包括心跳和呼吸频率在内的生理数据。此外，该项专利还考虑环境条件，如温度、照明、时段、天气和信息娱乐状态。

利用近红外图像处理，进行基于认知状态的车辆操纵：使用在嵌入式系统中运行的深度神经网络，处理车载摄像头的近红外（NIR）图像。近红外摄像头可在较暗的光线条件下，如夜间驾驶或通过隧道时，获得可读图像。

通过Affect推荐车辆信息娱乐内容：根据车辆乘员情绪状态等因素，推荐信息娱乐内容。个性化内容不仅可改善出行体验，并能为汽车制造商和广告商提供新的盈利机会。

根据认知状态推荐车辆内容：基于车内多个传感器数据，理解乘员认知状态，量身定制内容推荐，从而帮助乘客在旅行时集中注意力、放松或冷静下来。

情绪度量评估图像分析：收集个人对移动设备和车辆中消费内容和数字体验的情绪反应。此种分析有助于进行个人追踪，量化情绪，可作为情绪健康追踪器。