随着经济社会的高速发展,机动车辆已成为人们日常最基本的出行工具,但因机动车辆引发的道路交通安全事故给我国甚至全球造成难以弥补的人员伤亡及巨大经济损失。据国内外道路交通安全事故报告统计显示,因疲劳驾驶造成的道路交通安全事故占全球交通事故总量的25%,并有不断上升的趋势。因此,如何准确有效的检测驾驶员的疲劳状态,已成为国内外相关领域最为迫切的研究课题之一。目前,疲劳驾驶检测的研究大多是基于图像处理与检测算法的研究,基于硬件及系统实现的研究相对较少,由于存在环境、光照、遮挡等因素,严重影响疲劳检测的速度及准确度;同时由于不能对数据进行并行处理,较难满足疲劳检测的实时性要求。本文基于软硬件协同的系统设计思路,构建了一种基于FPGA的非接触式疲劳检测系统架构,结合FPGA强大的并行计算数据能力,植入基于嵌入式处理器的高效图像处理算法及疲劳检测算法,实现疲劳状态的有效检测。最后,在PYNQ-Z2开发平台上证实该系统架构与算法的实时有效性。本文所做的主要工作如下:1.研究并构建基于FPGA硬件可编程逻辑设计的视频采集及显示系统。2.本文分别对人脸检测、人眼检测及疲劳检测的基本理论展开研究,分析对比疲劳检测难点及关键点。3.提出以EAR三维特征向量构建EAR SVM分类器判断人眼状态及眨眼检测。针对人眼二次定位及特征提取,利用人眼特征点检测,精确定位人眼并提取眼睛纵横比作为眼部特征,避免使用图像处理技术提取人眼状态所受外界光线及眼镜等遮挡物干扰。4.提出PERCLOS-P80和眨眼频率共同评价疲劳,避免使用单一疲劳评价指标,提高疲劳检测的准确度及可靠性。5.在PYNQ-Z2开发平台完整实现了本文的系统架构及相关算法,实验及测试结果证实了所构建的疲劳检测系统具有实时有效性。