由于疲劳驾驶导致的交通事故数量不断上升,疲劳驾驶已成为一个严重的社会问题。研制嵌入式的疲劳驾驶监测预警系统,对于避免交通事故,提高交通系统的安全性有着重要意义。本文重点研究了如何在DSP系统中,基于计算机视觉技术,实时监测驾驶员的疲劳状态。对人脸检测、眼睛定位、疲劳判断及其算法在DSP中的实现作了研究。主要研究内容有:1.研究了人脸检测、眼睛定位算法以及算法在DSP中的实现。针对人脸检测,采用了背景差分结合人脸肤色模型的方法,该方法能快速地完成人脸定位。针对眼睛定位,提出了积分投影与区域生长法相结合进行眼睛定位的方法,并应用螺旋队列寻找初始生长点,改进了传统的区域生长法。使眼睛状态的提取准确而快速,满足了稳定性与实时性的要求。2.在提取眼睛状态基础上,应用模糊决策方法对PERCLOS(眼睛闭合比)、ECT(最长眼睛闭合时间)、EBF(眨眼频率)三种疲劳参数进行信息融合,综合判断驾驶员的疲劳状态,减少单一参数对疲劳判断带来的不确定性。3.构建了一套基于DSP(TMS320DM643)的疲劳驾驶实时监测系统,设计并实现了疲劳监测软件。在实验室条件下完成实验,实验结果表明该系统能够实时地监测驾驶者的眼睛状态并进行疲劳识别。