疲勞駕駛預警系統的技術原理主要通過多種方式來監測和判斷駕駛員的疲勞狀態。

一是利用面部識別攝像頭，安裝在車內后視鏡附近，實時捕捉駕駛員面部圖像，分析眼睛張開程度、眨眼頻率和頭部位置，評估駕駛員的警覺性和注意力水平。

二是借助方向盤運動傳感器，檢測駕駛員雙手離開方向盤的次數和時間長度，推斷可能的分心或疲勞行為。

三是依靠加速度計和陀螺儀，記錄車輛加速、減速和轉向動作，分析行駛異常情況。

收集到的數據會被送入中央處理器進行分析，若判定駕駛員疲勞或存在分心可能，系統會發出聲音、視覺等警報信號提醒休息。

影響其準確度的因素有：個體差異，每個人對疲勞狀態的敏感度和表現不同，給識別普遍適用的疲勞指標帶來困難。

環境干擾，如復雜路況、強光等外部刺激可能導致駕駛員非正常反應，被誤認疲勞跡象。

適應性和學習能力，系統需時間適應駕駛員習慣和風格，過程中可能有誤報或漏報。

硬件限制，傳感器精度和可靠性有限，極端條件下面部識別效果差。

軟件優化，算法即便優化也可能因數據多樣產生偏差。

總之，該系統為減輕疲勞駕駛風險提供了有價值方案，雖不完美，但技術進步會提升性能，未來可能應用更多生物識別技術并深入理解駕駛員行為，監管機構也需制定標準確保安全性和可靠性。