据2015世界卫生组织统计,每年有125万人在交通事故中死亡,其中有很大部分是由于驾驶人注意力不集中或者分心而造成的,利用计算机视觉技术检测驾驶员视觉注意力成为研究热点。驾驶员视觉注意力检测作为驾驶辅助技术的手段,往往需要额外的专用设备。智能终端设备因搭载丰富的传感器以及计算性能不断提高,利用智能手机来实现驾驶员视觉注意力检测成为可能。本文研究利用智能手机的前后摄像头进行驾驶员视觉注意力检测,解决其中的关键问题,主要工作如下:1、提出一种驾驶人快速瞳孔定位跟踪视觉算法。该算法利用智能手机前置摄像头捕捉驾驶人脸部图像,根据瞳孔位移矢量和边界点梯度具有相同矢量方向的原则,计算目标函数最优解即可定位瞳孔中心。给出一种由脸部和眼部特征组成的凝视方向人脸特征描述符,利用支持向量机分类器对特征描述符进行分类,用于估计凝视方向。实验结果表明,该算法能够达到92%的精确度,同时计算量小,满足实时性要求。2、提出一种驾驶人视觉注意力程度推理算法。该算法使用后置摄像头拍摄道路状况,利用动态背景补偿的光流法来检测运动物体,结合瞳孔定位跟踪算法,推测驾驶人是否将注意力集中在前方即将到来的物体上,并推理和量化驾驶人的视觉注意力程度。实验结果表明,该算法能够很好的推理出驾驶人当前帧区间内的注意力状态,达到90%的准确度。3、设计一个驾驶人视觉注意力检测原型系统,实现上述算法,真实驾驶场景的实验验证该系统可实时检测驾驶人视觉注意力。