驾驶员辅助系统和电子设备（如导航器、手机等）吸引了越来越多的驾驶员注意力。因此，汽车行业正在努力营造一种驾驶环境，在这种环境中，摄像头输入输出设备被巧妙地安排，让驾驶员有足够的时间将注意力集中在周围的交通上。要启用智能人机界面（HMI），需要测量驾驶员的瞬时状态。本文介绍了一种监控驾驶员注意力分散的干扰器设备，并给出了一些早期评估结果。该模块通过融合立体视觉和车道跟踪数据，运行基于规则和支持向量机（SVM）的分类方法，能够检测驾驶员的视觉和认知负荷。

    该模块已经用一辆卡车和一辆客车的数据监控进行了测试。结果显示，在检测视觉分心时，成功率超过80%，在检测认知分心时，成功率为68-86%，这是令人满意的结果。在本文中，我们提出了一种算法来检测场景变化，这表明相机重新校准是必要的。这项工作支持使用屏蔽器未校准的交通管理路边摄像头进行自动速度估计。我们使用移动的车辆边缘构造活动区域，并将连续图像中活动区域的微小差异用作重新校准相机的决策标准。

    摄像头运动检测使用10秒视频序列的训练集，并使用监控摄像头帧差分检测移动车辆。我们使用真实的交通场景验证了我们的算法。保持摄像机长时间正常工作而不被篡改是视频监控系统的基本要求。传统的摄像头篡改检测由监控系统操作员应用。这是巨大的人力资源消耗和效率低下。本文提出了一种基于SIFT干扰屏蔽器的视频监控摄像机篡改自动检测算法。当摄像头被篡改时，实时帧会发生很大变化。因此，采用基于Sift特征的决策函数来检测摄像机篡改。仔细选择阈值以减少假警报。实验证明了该方法的有效性和鲁棒性。