This project designs a brainwave algorithm for fatigue analysis which can be applied on the development of active helmet fatigue warning system to monitor the attention, meditation and fatigue degrees of the drivers. With the APP interface and Bluetooth pairing, this system can record and provide the analysis of EEG signals of vehicle drivers to offer warning towards their physical conditions. This project will develop an Intelligent Helmet to increase the application of innovative value of helmets and to reduce the traffic accident rates.

1.結合腦波偵測方式，能透過腦波判斷使用者之精神狀態，而適時地提醒使用者保持清醒。
2.當駕駛人酒醉不醒或疲勞、身體不適而陷入昏迷時，會緊急通知第三方協助處理。
3.進一步地可無線連接電子裝置或雲端，進行傳送及紀錄之行為。

我國機動車輛有領牌之登記數約為1,400萬部，平均每100人約有91部機車(交通部，2015)，若加上未領牌之電動車、自行車將上看至2,000萬部的機動車輛。根據警政署的警政統計通報交叉分析發現，機車肇事與機車駕駛人死亡者特性分析以「未注意車前狀況(分神、精神不濟、疲勞)」為肇事的主因，其中交通意外事故約有99.6%的人為操作因素，可見機動車輛駕駛的駕駛行為、習慣與應變能力將會影響意外交通事故致死的嚴重性(內政部警政署，2015)。有鑑於此，在機動車輛的操作與使用環境侷限下，如何應用穿戴式感測技術於駕駛精神狀態分析，輔助騎乘者駕駛並提供主動的照護疲勞提醒，將是未來機動車輛的創新服務與應用，亦是本技術的關鍵焦點。