机动车辆与日俱增,交通安全越来越受到世人的关注,特别是疲劳驾驶。疲劳影响驾驶员的警觉性和安全驾驶能力,疲劳驾驶导致了许多汽车碰撞事故的发生。因此,许多国家都积极开展有关驾驶疲劳的研究工作。对驾驶员监测技术的研究主要集中在两个方面的研究:基于驾驶员生理参数测量的监测方法和基于车辆参数的监测方法。这两类中有许多方法受到车辆的类型、驾驶员的驾驶经验、驾驶条件以及须接触驾驶员等限制。在现有众多的方法中,PERCLOS是唯一通过美国国家公路交通安全管理局科学验证的,其定义为“在一定时间内眼睛闭合程度为80%-100%的时间占总时间的百分比”。本文选择PERCLOS作为疲劳检测判断标准并基于此设计开发了一种基于计算机视觉的驾驶员安全驾驶状态监测系统。定位人脸是获得眼睛状态的必要条件之一,本文采用灰度图像的帧间差分和背景差分相互结合的方法来定位人脸,然后根据人脸的几何特征确定人眼的粗略定位区,并对此区域在YCbCr色彩空间中进行人眼色块的检测。由色块的几何特征可以计算出眼睛的闭合度,从而获得单位时间内的PERCLOS值。系统以此为依据进行疲劳程度的计算,并在驾驶员出现疲劳状态时给出警告。在人眼状态检测中,本文用色块宽度与过色块在竖直中心线上的像素点的个数之比来描述眼睛状态的变化,比常用的宽高比值的方法拥有更高的准确性。本文根据对实验数据分析的结果,提出了利用倍数阀值来确定判断驾驶员是否疲劳的PERCLOS阀值的方法。