驾驶员疲劳驾驶是导致交通事故频频发生的主要因素之一，研究有效的方法检测驾驶员的疲劳状态是非常必要和有意义的，通过眼睛状态检测驾驶员是否疲劳是一种常用的方法。随着嵌入式技术和智能设备的发展，车载的、非接触式的、实时的驾驶疲劳检测设备成为研究的主流。采用DSP芯片的嵌入式检测系统在体积、重量、能耗和处理方面的优势，使得它越来越成为驾驶员疲劳检测系统首选解决方案。本文详细研究了TMS320DM642的硬件结构和软件体系结构以及AdaBoost检测算法，并在DM642板上设计及实现了一个基于人脸的实时人眼检测系统。　　本文开发的软件系统使用了DSP/BIOS操作系统和TI公司推出的RF5参考框架，在CCS2.2开发环境中，搭建了一个适合人脸、人眼检测的包含三个任务、两个通道、四个细胞单元的RF5框架。既使得算法的添加变得更加简单，又保证了系统的实时运行速度。　　基于人脸的人眼检测程序在框架中实现后，由于TMS320DM642和PC机CPU体系结构不同，为提高程序的运行效率，对程序进行了修改和优化。对运行耗时较长的核心算法，如计算隐藏分类器、人脸和人眼检测算法，采用减少冗余循环，循环展开，数据打包，浮点定点化，使用内联函数等多种优化方法对其进行重点优化，取得了较好效果。