本文探讨了通过视觉和机器学习方法检测司机疲劳和注意力分散，以提高智能车辆的安全性。研究表明，采用多关注融合模型和轻量级神经网络可将疲劳检测准确率提升至96.8%至97%。通过实时监测驾驶员的生理状态和面部特征，旨在减少因疲劳驾驶导致的交通事故。