介绍驾驶员生命体征监测的算法路径，从视频信号处理到风险分级模型构建与在线部署。

业务痛点

• 车载环境光变化大影响信号质量
• 个体差异导致统一阈值效果有限
• 算法在线稳定性要求高

方案架构

• rPPG 信号提取与质量评估
• 多特征融合建立风险分级模型
• 边缘端实时推理+云端长期趋势分析

预期业务指标

• 有效信号提取成功率提升 20%+
• 异常状态识别准确率稳定在高水平
• 在线模型稳定运行时长显著提升

实施建议

建议按照“试点验证-流程联动-规模复制”的节奏推进，并将识别准确率、响应时效、闭环率纳入统一验收体系。

常见问题

生命体征监测需要额外传感器吗？

可先基于摄像头方案落地，必要时再引入多传感器融合增强稳定性。

模型如何适应个体差异？

建议采用个体基线校准+群体模型双层机制。

如何处理隐私问题？

可采用端侧计算和脱敏上传，减少原始数据外流。