驾驶员潮红出汗异常检测

要解决什么问题

营运与长途场景里，驾驶员突发心梗、中暑、低血糖等状况，往往在几分钟内就会表现为面部潮红或异常出汗，随后才出现操控失准。传统 DMS 多关注分心与疲劳，对这类「身体状态突变」缺少可落地的视觉指标。本技能面向车载 DMS 彩色 RGB 画面，把潮红与出汗当成可量化的早期信号，在座舱内给出休息建议，或把事件推给车队平台，而不是事后才从事故录像里复盘。

技能如何工作

分析链路大致如下：

• 人脸与 ROI：先确认 driver_detected / face_visible，再对额头、双颊、鼻翼等区域做分区。
• 潮红指标：在 RGB 或肤色模型上计算 flush_index、潮红面积比 flush_area_ratio，并与基线对比得到 flush_index_delta。
• 出汗指标：结合纹理与反光特征估计汗珠/反光面积比 sweat_glare_area_ratio，以及 skin_texture_score。
• 预警与联动：当指数或面积超过阈值时，归类为 facial_flushing、excessive_sweating 或 combined_flush_sweat，并建议 voice_alert、fleet_upload、event_record 等动作。

历史清单需通过脚本 --list 与 open-id 从云端 API 拉取，报告链接字段 reportImageUrl 会整理成表格供查阅。输入可为本地视频或公网 URL（由 API 侧下载），常用参数包括 --input、--url、--open-id、--detail。

适用边界与注意点

• 输入需 ≥15 FPS、分辨率不低于 480p；纯红外通道无法识别潮红，强逆光、有色车窗膜、口罩会明显拉低可靠性。
• 输出仅为基于视觉的异常现象提示，不提供血压、心脏病、中暑等医学诊断；不适请就医。
• 车载人脸视频涉及生物特征与隐私，部署前需知情同意，并遵守当地法规；阈值应结合个体基线与持续时间综合判断，不宜单帧定论。