疲劳驾驶是造成交通事故的诱因之一，驾驶员状态成功检测是降低交通隐患的一个有效手段，对减少交通事故有积极作用。研究表明，PERCLOS参考方法是目前最适合驾驶员疲劳检测的方法。　　 本课题的最终目的是设计实现车载的驾驶员疲劳检测系统，即实现疲劳检测的嵌入式应用。系统的设计原理是基于图像处理，采用图像处理和分析方法计算计算PERCLOS参数。PERCLOS参数的核心是实时检测图像中人眼的睁眼与闭眼状态。DSP由于在嵌入式领域独特的高速运算能力等优点，能够实时的处理大量的数据，用于进行图像处理，所以车载的驾驶员疲劳检测系统选用DSP作为其核心处理部件，具体型号是TI公司的TMS320DM642，时钟频率达到600MHz。　　 本论文内容上主要包括硬件设计和软件设计，功能上完成前端图像数据采集、中端图像处理和后端图像显示的任务，并且作为完整系统所必需的自启动功能。软件中的算法结合了空间和时间信息来完成人眼状态的检测。作为与驾驶员性命攸关的疲劳检测系统，系统的实时性至关重要。为了达到这一目的，必须充分挖掘DSP的综合性能。在算法移植方面，本系统做了大量的优化，包括算法自身的逻辑优化、浮点定点转换以及使用汇编语言完成核心功能，提高了系统的实时性。另外，系统的设计过程中考虑了夜间光线不足的情况下图像采集质量的问题，系统在对图像进行数据分析后，对当前驾驶环境的光线条件进行判断，然后通过光线补偿模块进行光线补偿，进而提高所采集的图像的质量。