目光呆滯、眼皮下垂、下巴鬆弛：這些都是某人可能喝多了酒的跡象。一個人喝醉了，光看他的臉往往就一目了然，而車內攝影機最終可以利用這些蛛絲馬跡來幫助防止酒駕事件的發生。

澳洲艾迪斯科文大學（Edith Cowan University）的研究人員正在開發一種新技術，利用攝影機鏡頭檢測駕駛是否酒後駕車。

在今年稍早發表的一篇論文中，團隊介紹了他們如何設計一種車載機器學習系統，利用標準的商用RGB 攝影機來預測血液中酒精濃度的臨界水平。

研究人員使用60 名志願者和室內駕駛模擬器對該系統進行了測試。每個人都在不同的醉酒程度下駕駛：清醒、低醉酒和嚴重醉酒。

透過分析臉部特徵（如五官、注視方向和頭部位置），機器學習系統能夠在75% 的情況下辨識出低程度的醉酒情況。

與目前依賴踏板使用、轉向模式和車速等因素來識別駕駛員受損情況的方法相比，該系統是一種改進，這意味著只有在駕駛員長時間駕駛後，這些方法才能發揮作用。到那時，要防止事故發生可能為時已晚。

利用基於攝影機的技術，汽車電腦可以在駕駛員上車後立即識別其是否醉酒，此時系統會阻止車輛啟動。

該系統還可以使用駕駛者臉部的3D 和紅外線鏡頭，以及可以顯示其姿勢的後視攝影機影片。此外，還可以加入轉向互動、事件日誌和駕駛行為螢幕記錄。

澳洲埃迪斯科文大學的博士生Ensiyeh Keshtkaran 說：”我們的系統能夠在駕駛開始時識別醉酒程度，從而有可能防止醉酒駕駛員上路。”

埃迪斯科文大學高級講師Syed Zulqarnain Gilani 博士說，下一步是確定使用演算法所需的圖像解析度。如果低解析度影片被證明是足夠的，那麼這項技術甚至可以被安裝在路邊的監視器所採用，使當局能夠更好地識別醉酒駕駛者。

美國國家公路交通安全管理局（NHTSA）的統計數據顯示，美國每天約有37 人死於酒駕交通事故。 2022 年，有13,524 人死於酒駕交通事故。

12 月，美國國家公路交通安全管理局（NHTSA）表示，它已經邁出了第一步，將防酒駕技術作為車輛的一項要求。