驾驶分心是引起交通事故的一个重要原因，视线是判断驾驶员是否分心的关键因素。本文在广泛研究和大量参考国内外相关技术和文献的基础上，设计了一套基于DSP的、车载的、非接触式的视线实时监测系统。本系统基于DSP和单视觉主动红外光源系统，采用角膜反射原理，利用光线在眼睛角膜反射产生的斑和瞳孔中心的位置关系来确定视线方向。主要分为眼部特征检测和视线方向建模两部分。　　 在眼部特征检测阶段，首先采集到亮暗瞳图像，在差分图上进行形态学滤波去除杂散噪声点，然后采用投影法定位人脸，根据人脸对称性和五官分布的先验知识，确定瞳孔潜在区域。最后用Hough变换检测瞳孔。　　 在视线方向建模阶段，提出一种基于非线性多项式和广义回归神经网络(GRNN)的视线计算方法。首先在头部静止情况下采用非线性多项式建立从平面视线参数到视线落点的映射模型。然后采用GRNN对不同头部位置造成的视线偏差进行补偿，使非线性映射函数扩展到任何头部位置。从而在头部运动情况下进行精确的视线估计。视线误差由原来的50～100像素减少到20像素左右。　　 本文充分研究了DSP芯片硬件结构和DSP/BIOS内核功能，根据RF5参考框架的开发思路，以SEED-VPM642视频图像处理平台为硬件工作环境，实现了视线检测算法在DSP上的移植和优化，优化后眼部特征检测由700ms减少到280ms。　　 实验结果表明该系统能够满足实时性的要求，达到了预期效果，所作的研究工作为驾驶分心检测系统的实用化和产品化打下了良好的基础。