Visual Dominance and Emerging Multimodal Approaches in Distracted Driving Detection: A Review of Machine Learning Techniques

📄 arXiv: 2505.01973v1 📥 PDF

作者: Anthony Dontoh, Stephanie Ivey, Logan Sirbaugh, Andrews Danyo, Armstrong Aboah

分类: cs.CV

发布日期: 2025-05-04

💡 一句话要点

综述：基于机器学习的分心驾驶检测中视觉主导与新兴多模态方法研究

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 分心驾驶检测 机器学习 深度学习 多模态融合 驾驶员监控系统

📋 核心要点

  1. 现有分心驾驶检测方法过度依赖视觉信息，忽略了驾驶员行为的多模态特性，导致模型在真实场景中泛化能力不足。
  2. 该综述旨在评估和比较不同模态（视觉、传感器、多模态等）下机器学习和深度学习技术在分心驾驶检测中的应用。
  3. 研究结果表明，多模态方法优于单模态方法，能提升鲁棒性和上下文感知能力，但需平衡计算需求，并建立跨模态基准。

📝 摘要（中文）

分心驾驶是全球道路交通伤亡的重要原因，尽管驾驶员监控技术有所进步。机器学习(ML)和深度学习(DL)的最新发展主要集中于使用视觉数据来检测分心行为，但往往忽略了驾驶员行为的复杂多模态特性。本系统性综述评估了2019年至2024年间发表的74篇同行评审研究，这些研究利用ML/DL技术检测视觉、传感器、多模态和新兴模态下的分心驾驶行为。综述强调了视觉模型（特别是卷积神经网络(CNN)和时序架构）的显著优势，它们虽然实现了高精度，但在现实场景中的泛化能力有限。基于传感器和生理的模型通过捕捉内部状态和车辆动态提供了互补优势，而新兴技术（如听觉传感和射频(RF)方法）提供了注重隐私的替代方案。多模态架构始终优于单模态基线，通过整合不同的数据流，展示了增强的鲁棒性、上下文感知能力和可扩展性。这些发现强调需要超越纯视觉方法，采用结合视觉、生理和车辆线索的多模态系统，同时控制计算需求。未来的研究应侧重于开发轻量级、可部署的多模态框架，结合个性化基线，并建立跨模态基准，以确保高级驾驶辅助系统(ADAS)和道路安全干预措施的实际可靠性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决分心驾驶检测中过度依赖视觉信息的问题。现有方法，特别是基于视觉的深度学习模型，虽然在特定数据集上表现良好，但在真实驾驶场景中，由于光照变化、遮挡等因素，泛化能力较差。此外，驾驶员的生理状态和车辆行驶数据等信息也被忽略，导致检测结果不够全面和准确。

核心思路：论文的核心思路是强调多模态融合的重要性。通过整合视觉、传感器（如加速度计、陀螺仪）和生理信号（如心率、眼动）等多种数据源，可以更全面地了解驾驶员的状态，从而提高分心驾驶检测的准确性和鲁棒性。同时，论文也关注新兴的隐私保护技术，如听觉传感和射频方法，以应对日益增长的隐私保护需求。

技术框架：该论文采用系统性综述的方法，对2019年至2024年间发表的74篇相关研究进行了分析和总结。首先，论文对这些研究按照所使用的模态进行分类，包括视觉、传感器、多模态和新兴模态。然后，论文对每种模态下的代表性方法进行了详细介绍，并分析了它们的优缺点。最后，论文对不同模态的性能进行了比较，并提出了未来研究方向。

关键创新：该综述的关键创新在于强调了多模态融合在分心驾驶检测中的重要性，并对各种模态的优缺点进行了深入分析。此外，该综述还关注了新兴的隐私保护技术，为未来的研究提供了新的思路。

关键设计：该综述并没有提出新的算法或模型，而是对现有研究进行了系统性的总结和分析。在分析过程中，论文关注了各种方法的关键参数设置、损失函数和网络结构等技术细节，并对这些细节对性能的影响进行了讨论。

📊 实验亮点

该综述通过对74篇文献的分析，明确指出多模态方法在分心驾驶检测中优于单模态方法，能够提升模型的鲁棒性和上下文感知能力。同时，综述也强调了现有视觉模型在真实场景中泛化能力不足的问题，并呼吁未来研究关注轻量级、可部署的多模态框架和跨模态基准的建立。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于高级驾驶辅助系统(ADAS)和驾驶员监控系统(DMS)，通过实时检测驾驶员的分心行为，及时发出警告或采取干预措施，从而降低交通事故的发生率。此外，该研究也为未来的分心驾驶检测技术发展提供了指导，推动了更安全、更智能的驾驶环境的构建。

📄 摘要（原文）

Distracted driving continues to be a significant cause of road traffic injuries and fatalities worldwide, even with advancements in driver monitoring technologies. Recent developments in machine learning (ML) and deep learning (DL) have primarily focused on visual data to detect distraction, often neglecting the complex, multimodal nature of driver behavior. This systematic review assesses 74 peer-reviewed studies from 2019 to 2024 that utilize ML/DL techniques for distracted driving detection across visual, sensor-based, multimodal, and emerging modalities. The review highlights a significant prevalence of visual-only models, particularly convolutional neural networks (CNNs) and temporal architectures, which achieve high accuracy but show limited generalizability in real-world scenarios. Sensor-based and physiological models provide complementary strengths by capturing internal states and vehicle dynamics, while emerging techniques, such as auditory sensing and radio frequency (RF) methods, offer privacy-aware alternatives. Multimodal architecture consistently surpasses unimodal baselines, demonstrating enhanced robustness, context awareness, and scalability by integrating diverse data streams. These findings emphasize the need to move beyond visual-only approaches and adopt multimodal systems that combine visual, physiological, and vehicular cues while keeping in checking the need to balance computational requirements. Future research should focus on developing lightweight, deployable multimodal frameworks, incorporating personalized baselines, and establishing cross-modality benchmarks to ensure real-world reliability in advanced driver assistance systems (ADAS) and road safety interventions.