通信的高速发展、手机功能的日新月异，为人们生活带来巨大便利的同时也对汽车安全驾驶造成隐患。驾驶员在行车过程中拨打、接听电话或低头看手机的非安全驾驶行为频繁出现，大量数据表明，很多汽车事故都是因此产生的。

如何对行车过程中驾驶员使用手机的非安全驾驶行为进行检测？对此问题出现过一种解决方式，那就是对手机信号进行捕捉实现监控，但是这种方法存在无法精确识别手机信号是来自驾驶员还是乘客，容易发生误检。

随着机器视觉的飞速发展，应用于交通安全领域也做出了巨大的贡献。其中采用机器视觉技术针对驾驶员手持电话的驾驶行为检测获得了更多的关注。采用视频实时分析驾驶员的行为，可有效避免出现驾驶员因使用手机而无法对突发事故做出及时处理的现象。

通过安装在车内挡风玻璃上的摄像头或交通违法监控摄像头可实时采集驾驶员的驾驶行为数据，然后运用相关算法对采集的视频数据进行综合分析及判断，最后对驾驶员行车过程中是否存在使用手机的非安全驾驶行为进行实时监控。

该技术是采集采集汽车驾驶员的头部图像，通过对头部和手部的关键点信息识别出是否有手持电话的行为，视觉识别人体面部、手部的关键点信息进而判断动作姿态，不需要佩戴任何传感器，对比惯性识别和光学识别，视觉识别人体动作识别具有实时性好、识别精度高等特点。由于在视频识别的过程中容易出现异物遮挡、光照等情况，巨萌视觉引擎视觉人体动作识别不依赖摄像头的拍摄角度等，主要依靠的是算法，对人体关键点进行预估检测，从而实现人脸的检测和实时跟踪。该技术鲁棒性较强、精度较高、误检率较低，处理速度较快。

视觉人体动作识别可实现对驾驶人左手和右手拨打接听电话行为进行监测和预警，有效减少因行车中拨打接听电话而造成的交通事故，从而提高驾驶安全性。