机动车辆作为社会发展、人类文明和科学技术进步的产物,为人类文明的进步和社会经济的发展做出了巨大贡献。然而,随着机动车辆的增加和交通运输业的发展,交通事故的发生也日渐频繁,给人们的生产生活带来了十分严重的影响。无论是国内还是国外的交通事故统计中,疲劳驾驶造成的生命财产损失的数字都是触目惊心的。因此,如何能够有效地检测并预防驾驶员疲劳驾驶,对于减少交通事故的发生有着非常重要的意义。本课题的主要目标是开发一套基于FPGA的自然光下的驾驶员疲劳检测系统。本文分析对比了当前国内外较为流行的各种检测方法,并研究了这些方法的关键和难点,提出了基于机器视觉的、无接触、无生理负荷的驾驶员疲劳检测方法,建立了基于FPGA的实时驾驶员疲劳检测系统,实时采集、处理并显示图像,首先通过肤色建模来定位人脸,然后通过几何特征、灰度水平积分投影、区域生长定位人眼区域,最后通过眼睛状态结合PERCLOS疲劳评测标准及眨眼频率判断驾驶员是否疲劳。系统采用Xilinx的Virtex-ⅡPro FPGA,该芯片内部集成IBM PowerPC405硬核处理器。课题采用软硬件协同设计理念,针对图像处理计算量大的特点,进行合理的软硬件划分,将FPGA灵活的硬件设计和实现与处理器的强大软件功能有机结合,通过硬件对视频图像进行部分处理,大大减轻了嵌入式处理器的负担,将不易于硬件实现的算法处理部分交给PowerPC处理,提高系统检测的实时性。