根据交通部门的有关统计,每年我国公共道路事故频发不断,造成的伤害损失数年来一直居世界首位。其中,驾驶员疲劳驾驶是造成交通事故的重要原因之一,关于疲劳驾驶的检测在国内外越来越成为研究的热点。所以,如果能找到驾驶员疲劳驾驶的判断依据,有效的检测驾驶员状态,在驾驶员疲劳时做出预警,对于减少由此引发的交通事故,以及道路安全都具有十分重要的意义。本文首先概述该课题的研究背景,并参考国内外大量研究现状和成果。在综合分析各类方法的利弊后,提出基于ADSP-BF548的驾驶员疲劳检测系统的研究方案,它是采用基于视觉特征PERCLOS的疲劳检测算法——通过车载摄像头实时拍摄驾驶员人脸图像,本文利用帧差、投影、模板匹配等常用图像处理的方法正确定位驾驶员的人眼位置,然后通过卡曼滤波算法实现人眼的跟踪检测,并结合相似度和灰度方差投影法确定其开闭状态,最后根据单位时间内人眼闭合所占的时间比(PERCLOS值)作为疲劳判断的依据,若该值超过阈值则适时预警。算法处理简单易实现,便于向硬件移植;在硬件选型上,本文选用ADI公司ADSP-BF548 DSP作为硬件系统的核心处理器,系统主要包括处理、摄像头输入、显示屏输出、图像存储和预警等模块,本文除完成疲劳检测算法的移植,还设计各硬件模块的软件驱动程序;在调试总程序前,分别在DSP的系统级和代码级进行优化提高运算速度,以确保系统实时运作性能;最后通过实验表明,基于视觉特征的ADSP-BF548驾驶员疲劳检测系统具有良好的准确性和实时性。通过视频处理的方法对驾驶员人眼状态进行实时检测并计算其PERCLOS值,被公认是目前最便于推广应用的驾驶员疲劳检测方法。显然,将高准确率和高实时性的基于PERCLOS值的疲劳检测算法移植到DSP上,研发出一套完整的嵌入式驾驶员疲劳检测系统是很具市场应用价值的。