随着汽车产销量的日益增多，疲劳驾驶造成的交通事故也更加突出，已成为现今交通事故的主因之一。疲劳驾驶预警装置的研究有着重要的现实意义与应用价值。本文设计并实现了一个疲劳驾驶实用预警系统。该系统工作原理为通过红外摄像技术获取驾驶员脸部的稳定的实时图像，利用基于Harr-like弱特征的AdaBoost算法检测出人脸的区域，并在该区域继续运用AdaBoost算法检测、跟踪眼睛，分析眼睛的状态和提取眼睛的特征参数，在一定的时间段内连续统计眼睛的闭合时间，计算PERCLOS值来判断疲劳程度，随后采取相应的报警提醒。　　 本文完成了疲劳驾驶实用预警系统的硬件设计、算法设计和嵌入式移植。尤其在硬件设计方面，完成了产品开发，并成功量产上市。结果表明，该系统很好地满足了市场需求，达到了实时检测要求，实现了从实验室到产业化的产学研相结合的研究目标。