近几年,随着计算机视觉和智能汽车的不断发展,智能座舱成为汽车市场继智能驾驶后又一火爆的发展方向。智能座舱又称为智能汽车乘员监测系统（OMS）,它不仅包含了 ADAS辅助驾驶的一些技术,也提出针对乘客的多项关键新技术,例如情绪识别、遗忘物监测、姿态识别和手势识别等智能技术。驾驶汽车除了需保证驾驶员安全和满足驾驶员的安全外,也要对车内乘客的安全和乘车体验等方面予以保证。因此,根据智能汽车乘员监测系统定义,切实从乘客的安全和坐车体验的角度考虑,提出基于人体姿态识别技术和目标检测技术研究实现满足乘客的需求,拓展智能汽车乘员监测系统的关键技术体系,论文主要工作如下:1.针对儿童的高度一般不符合副驾安全气囊弹出的高度,会在车祸时对儿童造成不必要的二次伤害问题,提出了一种基于OpenPose人体姿态识别技术的副驾儿童辨别算法,实现对副驾儿童的预警功能。通过OpenPose姿态识别算法获取车内所有乘客的骨架关键点信息,利用传统图像处理的方法将副驾的乘客骨架信息分离处理;然后,通过二维坐标系与三维空间坐标系转换原理得到副驾乘车实际的坐高从而判断乘客的类别。2.针对车内乘客多媒体的人机交互功能需求,提出了一种基于Mediapipe手部关键点检测的车内投影手势交互算法,实现了乘客在车内进行人机投影交互完成部分多媒体功能。通过投影仪和相机相结合,投影仪在后排车顶投屏,相机获取后排车顶地图像,乘客在后排车顶做点击或者拖动投屏上的虚拟按键,利用本文提出地基于Mediapipe手部关键点检测的车内投影手势交互算法将乘客的手势分析出来,并产生对应响应的信号传输给车机系统,触发对应的功能。3.基于本课题智能汽车乘员监测系统（OMS）关键技术研究成果,结合智能汽车乘员监测系统的其它功能和需求,设计并实现了智能汽车乘员监测系统。使用TCP通信方式和多进程编程模式,对课题研究成果进行可视化的展示,为智能座舱研究发展做出一定的贡献。综上,本文针对汽车舱内乘客的安全以及人机交互的现实问题,提出了结合人体关键点特征实现乘客坐高分析和手势投影交互两种算法,并集成到智能汽车乘员监测系统中,根据实际的驾驶场景做出严谨的评估分析。最终根据大量的实车场景数据验证了算法的有效性。