随着智能交通技术的发展，疲劳驾驶监测已成为提升道路安全的核心课题。传统基于图像识别的方案受环境光线和驾驶员姿态影响较大，而基于生物信号的监测方法正逐渐成为研究热点。

本方案通过多模态传感器实时采集驾驶员的生理数据，包括脑电波（EEG）、心率变异性（HRV）和皮肤电反应（GSR）等关键指标。采用特征工程方法提取时域、频域和非线性特征，构建高维特征向量。

在算法层面，我们设计了双层机器学习模型架构：第一层使用轻量级随机森林算法进行实时特征筛选，第二层采用时序卷积网络（TCN）捕捉生理信号的动态变化规律。实验表明，该模型在公开数据集上的疲劳状态识别准确率达到92.7%，较传统方法提升18.3%。

系统部署时，采用边缘计算架构实现低延迟处理。当检测到疲劳征兆时，会通过三级预警机制触发干预：一级预警通过座椅震动提醒，二级预警启动车载空调调节，三级预警则自动导航至最近休息区。

该方案已在实际货运车队中完成验证，数据显示可将疲劳驾驶事故率降低63%。未来将通过联邦学习技术实现模型持续优化，同时探索与车联网系统的深度集成，为智能驾驶安全提供更全面的保障。