在ADAS系统中，如何精准捕捉并分析‘听众’的注意力变化？

在自动驾驶辅助系统（ADAS）的研发中，精准捕捉并分析“听众”——即车辆内乘客的注意力变化，是提升系统安全性和用户体验的关键，这不仅仅关乎于驾驶者的状态监测，还包括了乘客的注意力分配、情绪反应及潜在的安全隐患。

通过集成先进的传感器技术，如红外传感器、面部识别摄像头和眼球追踪技术，ADAS系统能够实时监测乘客的头部姿势、眼神方向及面部表情，结合机器学习算法，系统能分析这些数据，预测乘客的注意力水平及潜在的分心状态，当乘客表现出疲劳或分心迹象时，系统可发出警告或采取相应措施以保障行车安全。

通过分析乘客的注意力变化，ADAS还能优化信息娱乐系统的交互设计，确保信息传递的准确性和及时性，提升乘车体验，这种“以人为本”的智能技术，正推动着ADAS系统向更高层次的智能化、人性化方向发展。