Dreyev

bắt chước Dreyev hành vi của một hành khách tin cậy những người có thể đánh giá rủi ro (liên quan đến các điều kiện tốc độ, gia tốc, phanh, vào cua, vỉa hè, thời tiết và giao thông hiện tại), sau đó kết hợp nó với mức độ chú ý trưng bày bởi các tài xế. Nếu người lái xe trông xa đường quá dài hoặc quá thường xuyên, hoặc xe zig-zagging trong làn đường, hành khách ảo cảnh báo người lái xe với các tín hiệu cụ thể hoặc với những phát biểu ngữ nói.

Dreyev sử dụng máy tính Vision để phân tích đầu tư thế và phân tích cái nhìn mắt và bế mạc mí để cờ xao lãng càng tốt và điều kiện buồn ngủ. Machine Learning phép tạo ra các mô hình tùy chỉnh thói quen lái xe và kinh nghiệm để đảm bảo rằng các cảnh báo chỉ được đưa ra khi cần thiết.