ErgoLAB DMS驾驶人状态监测系统采用图像识别技术，结合深度学习算法，能够对驾驶人员状态进行监测，包括情绪状态、疲劳状态、行为表现等。可用于驾驶人行为分析、智能座舱可用性、自动驾驶系统性等测试。
系统可通过ErgoLAB人车路环境同步云平台，结合主客观多模态人因数据、驾驶模拟器数据、实车驾驶数据、模拟环境数据、道路环境数据等，进行综合分析，可对驾驶人行为进行深入探究、实现驾驶人状态识别、监测及预警反馈、测试评价智能座舱设计及自动驾驶系统，为日后研究提供一定研究基础。
自动识别并编码人员7种基本表情，并能够识别人员微表情监测人员驾驶行为，在人员出现危险驾驶行为（例如抽烟、接打电话）时发出警报实时监测人员眼部信息，包括瞳孔直径、眨眼次数等监测人员状态结合ErgoLAB人车路环境同步云平台，支持个体状态数据与多模态数据的同步交叉分析ErgoLAB人机环境同步云平台可人-机-环境多维度数据的同步采集与综合分析，包括眼动追踪、生理测量、生物力学、脑电、脑成像、行为、人机交互、动作姿态、面部表情、主观评 价、时空行为、模拟器、物理环境等，为科学研究及应用提供完整的数据指标。平台可完成完整的实验和测评流程，包括项目管理-试验设计-同步采集-信号处理-数据分析-人工智能应用-可视化报告，支持基于云架构技术的团体测试和大数据云管理。