据估计，目前美国有400万至800万患轻度认知障碍的老年人在开车，其中三分之一在五年内会发展成痴呆症。患有渐进式痴呆症的人最终会无法安全驾驶，但是很多人却没有意识到其认知能力在下降。
目前，针对驾驶能力的筛查和评估服务只能对少数具有认知问题的人进行测试，遗漏了很多需要知道自己急需得到治疗的人。
老年驾驶员（图片来源：佛罗里达大西洋大学）
据外媒报道，美国佛罗里达大西洋大学（Florida Atlantic University，FAU）护理、工程和神经心理学学院的研究人员正在测试和评估一款由他们研发的易于快速使用且不显眼的车载感知系统。该技术可以为美国及其他地区的大量老年驾驶员提供广泛且低成本有关认知变化的早期预警。
在该项研究中，研究人员系统地研究了该系统如何探测出有认知障碍的异常驾驶行为。现在，几乎没有研究采用连续、不显眼的传感器以及相关监控设备来探测在高度复杂的日常活动中，随着时间推移，人们的表现所出现的细微变化。因此，具有较大比例的老年驾驶员群体是一个此前未被探索的研究机会，以探测器其认知下降情况。
测试车辆（图片来源：佛罗里达大西洋大学）
该研究采用了自然纵向设计以连续获取驾驶行为信息，并将其与三年内每三个月进行的广泛认知测试的结果进行比较。研究人员在车内安装了一个面向驾驶员的摄像头、一个前向摄像头以及远程信息处理装置，在进行认知测试时，每三个月下载一次数据。
研究人员们正在判断异常驾驶情况，如迷路、忽略交通信号灯和标志、差点发生的碰撞事故、驾驶分心和疲劳驾驶、反应时间慢以及制动模式等。他们还观察了驾驶员的出行模式，如出行次数、行驶里程数、高速公路上的行驶里程数、夜间和白天行驶的里程数以及在恶劣天气条件下的行驶里程数。
FAU工程与计算机科学学院的研究人员研发的车载传感器网络采用开源硬件和软件组件制成，可减少研发车载传感设备的时间、风险和成本。该车载传感器系统将复杂布线数量减至最少、限制了传感装置的尺寸并限制了车内的传感器数量，让其成为简单且紧凑的设备，从而保证该款车载传感器不那么显眼。每一个车载传感器系统由两个分布式传感装置组成：一个用于远程信息处理数据，一个用于视频数据。
惯性测量单元数据经过处理可用于确定紧急制动、急速加速、急转弯以及GPS数据，其中包括时间戳、纬度、经度、海拔高度、地面行驶路线以及通信卫星数量。
视频装置则内置了可实时分析视频的人工智能功能；面向驾驶员的摄像头安装在挡风玻璃的左角，直接对准驾驶员的面部，以分析其行为和面部表情；前向摄像头则安装在后视镜的下方，用于记录车辆外部的情况。
面向驾驶员的信息收集指标包括人脸探测、眼睛探测（眼睛打开还是闭上了）、打哈欠、分心、吸烟和使用手机。行人信息收集指标包括交通标志探测（闯红灯）、目标探测（行人、骑行者、路沿、障碍物或附近的车辆）、车道交叉、即将发生碰撞事故以及行人探测。
总共需要460人参与研究，将从布劳沃德县（Broward）和棕榈滩县（Palm Beach）进行招募，而且人员会被分为三个诊断组：轻度认知障碍、早期痴呆以及未受损（正常）。FAU护理学院运营的路易斯与安妮格林记忆与健康中心（Louis and Anne Green Memory and Wellness Center）将作为临床测试场所，在其中进行认知、日常行为功能和情绪（抑郁）的评估，并进行一组有关执行功能和注意力的额外测试。
