随着社会的发展,交通安全问题日益凸显,疲劳驾驶作为交通事故的一大祸首,给人类带来了巨大的灾难。传统的被动防护诸如安全带、安全气囊、保险杠等不能做到防患于未然。目前,驾驶人疲劳检测技术已成为汽车安全辅助驾驶的一个研究热点,该技术可以有效地提高汽车的主动安全性。因此,具有重要的研究价值和实际应用前景。本文在分析总结出已有驾驶人疲劳检测方法优缺点的基础上,从硬件系统与算法设计两个方面展开了对驾驶人疲劳检测系统的研究和设计。1.针对驾驶疲劳检测嵌入式系统的实现,搭建了基于TMS320DM642(以下简称DM642)的视频系统,探讨了基于DM642和TVP5150的视频采集系统的工作原理和视频设备驱动程序开发的关键技术。在深入了解FVID类驱动模型的基础上,完成了基于FVID的DM642驱动设计,实现了视频图像的采集。2.提出了一种基于PERCLOS参数的驾驶人疲劳状态的判别算法,该算法采用由粗到精的思路,逐步定位反映驾驶人疲劳信息的眼睛位置。在CCD摄像机获得的驾驶人驾驶图像中,采用AdaBoost和Haar分类器的人脸检测算法完成对人脸区域的检测。利用面部先验知识,选取眼睛的感兴趣区域,经过相关处理缩小并验证了人眼候选区域,然后采用投影曲线分析的方法实现了眼睛的定位。最后将定位到的眼睛区域与睁眼模板进行匹配,根据相关性的大小对眼睛的睁闭状况进行识别,并通过计算PERCLOS参数来判断驾驶人员的疲劳状态。3.基于RF5(Reference Framework5)的程序框架的设计思路,设计了一套疲劳检测DSP嵌入式系统,实现了RF5框架中疲劳检测算法的各个相关功能模块。