据统计,交通意外事故已成为第二大人类死亡因素,而在这其中驾驶分心导致的意外事故占很大比例.如何对驾驶分心进行准确检测已成为国内外研究重点,本文从驾驶分心类型、识别指标和识别方法角度对驾驶分心识别进行了详细阐述,对比分析了机器学习和深度学习识别驾驶分心的优劣,为未来驾驶分心识别工作开展提供参考.

1 引言 自2019年年末新冠肺炎疫情暴发以来,全球疫情一直没有得到彻底控制,这也给人们的工作生活带来了巨大影响.目前,国内疫情也是反复不断地出现,根据我国国情,新冠肺炎疫情常态化防疫仍然是全国人民的重要工作.防疫工作中的核酸检测已成为人们生活当中的日常工作.然而,在核酸检测过程中经常存在排队人员间距过小、未佩戴口罩或佩戴不规范以及体温异常等问题,主要由疫情防控工作人员来对核酸检测排队中出现的问题进行协调解决 [1].但是疫情工作人员现场管理的实际效果并不理想,还可能增加了工作人员感染病毒的几率,另外,在炎热、下雨等恶劣天气情况下无形中加重了工作人员的负担.