驾驶员状态监测 (DMS) 算法评价
驾驶员状态监测 (DMS) 是汽车主动安全的核心技术，其算法性能评价至关重要。然而，学术研究与工业量产的目标差异巨大，导致了评价标准和方法的不同。本应用旨在解析两者间的核心区别，通过交互式可视化，帮助您全面理解DMS算法的评价体系。学术界侧重于算法的创新性和在公开数据集上的性能指标，而工业界则更关注算法在真实、复杂驾驶环境下的可靠性、鲁棒性和用户体验。
公开数据集一览
学术界：核心性能评价标准
学术界采用标准的机器学习指标来量化算法性能。这些指标基于混淆矩阵（正确/错误预测的统计）计算得出，可以精确地衡量模型在特定数据集上的表现。点击下方按钮，探索不同指标的计算方式及其在DMS场景下的意义。
准确率 (Accuracy)
衡量整体分类正确的比例。但在DMS场景中（如疲劳样本极少），此指标可能产生误导。
(TP + TN) / (TP + TN + FP + FN)
工业界：复杂而严苛的评价标准
工业界评价标准远超学术指标，核心围绕产品的可靠性、鲁棒性与用户体验，并须满足法规要求。评价的重点从“算法有多好”转变为“产品在各种真实场景下是否绝对可靠”。
⚖️
法规与评级
必须通过欧盟GSR、Euro NCAP等强制性法规和安全评级测试，这是产品上市的“准入门票”。
🚨
误报率 (FP)
用户体验的“生命线”。要求极低，数小时乃至数十小时不能有一次误报，否则用户会关闭系统。
🛡️
鲁棒性 (Corner Cases)
在极端光照、面部遮挡（墨镜/口罩）、不同人种和姿态下，算法仍需稳定工作。
⚡️
实时性与漏报 (FN)
在车机芯片上必须实时运行，且不能漏掉真正的危险（低漏报率），是安全性的最终保障。
学术界 vs. 工业界：评价维度对比
| 评价维度 | 学术界 (Academia) | 工业界 (Industry) |
|---|---|---|
| 主要目标 | 验证算法的创新性和优越性 | 确保产品的安全性、可靠性和用户体验 |
| 数据来源 | 公开、标准化的数据集 | 海量的、覆盖边缘场景的私有路测数据 |
| 核心指标 | Precision, Recall, F1-Score, AUC | 误报率 (FP Rate), 漏报率 (FN Rate), 法规通过率 |
| 评价环境 | 离线测试，在GPU服务器上运行 | 嵌入式硬件上的实时性能测试 |
| 关注重点 | 在基准上达到更高的分数 (SOTA) | 鲁棒性（光照、遮挡、人群）、满足法规、低成本 |