交通事故是当前世界各国面临的严重问题,其中驾驶员疲劳是造成交通事故的主要原因之一。因此,开展驾驶员疲劳的研究工作,研制出一套有效的驾驶员疲劳监测系统,具有重大现实意义。本文研究和设计了一种基于全方位视觉技术的驾驶员疲劳监测系统。首先使用全方位视觉传感器获得以驾驶员为中心的360°全景图像,接着通过透视展开算法得到分别包含驾驶员、方向盘和道路前方的3幅透视图像,然后采用计算机视觉的方式监测驾驶员、方向盘和道路前方3个能反映驾驶员疲劳对象,其中对驾驶员的监测包括眼睛,嘴巴和头部的监测,最后综合监测到的信息识别出驾驶员的疲劳情况。本文完成的工作主要有以下几个方面:(1)研究了全方位视觉传感器(ODVS,omnidirectional vision sensor)和全方位图像展开技术在驾驶员疲劳监测中的应用。选择了适合本系统的宽动态全方位视觉传感器,研究了全方位视觉传感器在车内的最佳放置位置和方式,使得传感器能够清晰地捕获到被监测的各个对象。选择了适合本系统展开算法,研究了展开算法的各种参数的设置,将全方位图像展开成更符合视觉习惯,更适合分析处理的透视图。(2)研究了人脸检测与跟踪算法。通过对现有的各种算法的分析和比较,最终采用了主要是基于肤色的人脸检测算法。考虑到驾驶员开车过程中人脸基本处于不动或微动状态,设计了一种简单的、运算量小的跟踪算法。(3)研究了眼睛、嘴巴、头部、方向盘和道路前方共5个能反映驾驶员疲劳的对象的监测算法。分析和比较目前常用的算法,探索最适合本系统的算法,其中在嘴巴和道路前方的监测方面,设计了新算法。(4)开发了基于全方位视觉的驾驶员疲劳监测系统。该系统采用Java语言编写,同时也调用了一些C++语言的组件。系统采用基于组件的开发模式,设计开发的一些基础组件,不仅能够应用于本系统,同时也能应用于其他研究图像处理的系统中。