La detección y evaluación de los niveles de fatiga en los conductores juegan un papel crucial en la reducción de accidentes de tráfico y en la mejora de la calidad de vida en general. Sin embargo, los estudios existentes en este ámbito a menudo se centran únicamente en la detección de la fatiga, con una investigación limitada sobre la evaluación de los niveles de fatiga. Estas limitaciones incluyen el uso de métodos de evaluación únicos y tasas de precisión relativamente bajas. Para abordar estos problemas, este documento presenta un enfoque innovador para determinar los niveles de fatiga al conducir. Empleamos la biblioteca Dlib y algoritmos de detección del estado de fatiga para desarrollar un método novedoso diseñado específicamente para evaluar los niveles de fatiga. A diferencia de los enfoques convencionales, nuestro método adopta una estrategia de fusión de múltiples características, integrando características de fatiga de los ojos, la boca y la postura de la cabeza. Al combinar estas características, logramos una evaluación más precisa del nivel de fatiga del conductor. Además, proponemos un método de evaluación integral basado en el proceso analítico jerárquico (AHP) y la evaluación integral difusa, combinado con la predicción situacional. Este enfoque evalúa eficazmente el nivel de fatiga de los conductores en momentos o etapas específicas y proporciona predicciones precisas. Además, optimizamos la red de unidades recurrentes con compuertas (GRU) utilizando un algoritmo mejorado de depredador marino (MAP), lo que resulta en mejoras significativas en la predicción de los niveles de fatiga durante la predicción situacional. Los resultados experimentales demuestran una precisión de clasificación del 92% en varios escenarios manteniendo un rendimiento en tiempo real. En resumen, este documento presenta un enfoque novedoso para determinar los niveles de fatiga al conducir a través de la fusión de múltiples características. También incorporamos técnicas de evaluación integral AHP-fuzzy y de predicción situacional, mejorando la precisión y confiabilidad de la evaluación de los niveles de fatiga. Esta investigación tiene tanto importancia teórica como práctica en el campo de la fatiga al conducir.