今日，在由百度与联合国开发计划署共同主办的“极·致未来”责任创新挑战赛进行了最终的比拼。本次活动自4个月前在纽约启动以来，共收集了来自全球的2075项创意作品，旨在借助科技力量，解决人类今天在环境、扶贫、交通和减灾四个领域面临的问题。其中一款利用驾驶员“头部特征和驾驶时间”检测的疲劳驾驶的系统引起了大赛评委们的高度关注。百度表示，创新是无国界的，能力越大，责任越大，百度将开放已有的自身的技术，支持创新者们为社会带来更多的发展机会。
近些年来，由于私家车的保有量飞速增长，人们生活节奏加快和工作压力增大的同时，疲劳驾驶引发的交通事故也越来越多。如今市场上不少豪车品牌针对疲劳驾驶检测推出了一些产品，但因为成本相对高昂，难以在所有车辆中普及推广。这款参加创新挑战赛的疲劳驾驶检测系统另辟蹊径，通过一种有别于传统的判定驾驶人员是否是疲劳驾驶的技术，希望能借此推出一款成本低廉、效果准确的疲劳驾驶预测系统。
据参赛团队表示，这款产品通过使用轮廓线扫描算法对正常驾驶的脸型和疲劳驾驶的脸型进行比较，从而计算出驾驶人员目前的驾驶状态值，此外，还通过使用脸部色差比例对比来判定是否为同一驾驶人员的持续驾驶，计算出该驾驶人员的持续驾驶时间，综合以上两种算法得到的数据来预测驾驶人员此时是否为疲劳驾驶或即将进入疲劳驾驶状态，并根据判定结果给出提示。
相比传统的疲劳监测技术，这一新思路略有牺牲精确度，但可换来硬件成本的大幅降低，同时可通过车联网技术警示周围车辆。而其中需要运用到的技术可以通过百度大脑的人脸识别和深度学习技术再度提升。目前百度的人脸识别技术基于深度学习模型，准确率达到99.7%，可识别人脸上的72个特征点，并将这些特征点连结起来形成面部表情网，据此识别同一个人的不同表情。百度的这一技术在两个最为权威的国际评测FDDB与LFW中均获得了第一名，还入选了2017年MIT科技评论评选的全球“十大突破技术”。
此次参与“极•致未来”责任创新挑战赛总决赛的共有10个团队，通过现场评委的评选进行排名。对于此次活动举办的目的，百度表示，希望借助“极•致未来”责任创新挑战赛，与联合国开发计划署共同为大众搭建一个人人可参与创新的平台，推动科技创新的速度，为世界的发展贡献自己的力量。
