　技術的な特長として、近赤外カメラで得られたドライバーの顔映像から、脈動に伴う血液流量変化による皮膚反射の微小輝度変動を抽出することで、接触することなく脈拍数を計測可能とした。また、アルゴリズムを改良することで走行時の外乱を抑え、脈拍数の変化への追随性を改善させることにより、飲酒による交感神経活性化を原因とする脈拍上昇を高い精度で検出できるようにした。新たに開発した飲酒状態を判定するAIには脈拍数データを判定要素として追加されているため、飲酒による表情変化があまりないケースでも、覚醒度低下を高精度に感知できる。

　飲酒運転を防ぐ方策として、アルコール／インターロックを導入する国もあるが、同方式には、エンジン始動後の飲酒を判定できないという問題がある。また、カメラ映像から顔や目の状態で覚醒状態を推測する技術もあるが、飲酒に伴う覚醒度の変化がどのように表情に影響を与えるかに関しては個人差があるので、表情変化だけでは覚醒度低下を高精度に判定するのは難しかった。

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