驾驶疲劳／瞌睡(driver fatigue／drowsiness)是引发恶性交通事故的重要原因之一，可以与酒后驾驶相提并论。据统计资料表明，造成人员死亡的重大交通事故中，有60％以上是因驾驶员睡眠不足3.5小时而驾驶疲劳、瞌睡引发的。公安部发布05年中国道路交通事故统计分析数据表明疲劳驾驶导致2566人死亡。驾驶疲劳／瞌睡危害如此之大，对其采取必要的措施已成为当务之急。然而，目前的各种检测方法都不尽如人意，因此对检测驾驶疲劳／瞌睡方法的研究，不但有一定的学术意义，更有着重大的社会意义。 当前国际上有不少研究瞌睡／疲劳驾驶检测的机构和正在开发的瞌睡检测系统，其中，基于视觉的疲劳／瞌睡检测算法和系统基本上都是根据眼睛的状态参数来设计，使用CCD摄像头获取驾驶员的头部图像，通过图像处理技术识别眼睛状态检测疲劳。主要的方法有：(1) 观测眼睑闭合以检测疲劳／瞌睡，眼睑闭合已经被证明为最有效的和最有意义的一个特征。(2) 检测和跟踪驾驶员的面部特征，包括分析眼睛闭合状态和头部的动作来推断是否存在疲劳和注意力不集中的状态。(3) 视线跟踪技术，融合头部特征、眼睛特征、环境特征等判断驾驶员疲劳的发生。(4) 瞳孔测量法，通过检测瞳孔直径的变化趋势估计瞳睡的程度，检测瞌睡的发生。 本文深入研究了国内外驾驶疲劳／瞌睡检测方法的原理，并对现有检测系统进行了分析和对比，详细分析当前检测方法中的技术关键和难点，建立了基于DSP的实时驾驶员疲劳检测系统，利用高速球跟踪驾驶员头部的运动，依托DSP强大的处理能力，实时采集、处理并显示图像，提取驾驶员的眼睛状态特征，以眼睛状态特征为依据，判断驾驶员是否有疲劳发生。 本论文的主要研究内容： 1) 参考前人的研究，详细分析当前检测方法中的技术关键和难点，设计了新的头部跟踪和定位算法以及眼睛特征提取算法。 2) 比较了自然光照和红外光照条件下眼睛的成像特征，分别针对两种情况提出了新的眼睛定位跟踪算法，提高了眼睛跟踪的准确度和速度。能够在各种气候条件下使用。