道路交通安全关乎每一个人的生命财产安全,而导致大多数交通事故发生的罪魁祸首都是疲劳驾驶,因此如何能够有效,实时且精准地检测车辆驾驶人员的疲劳程度并给予相应的疲劳干预,使驾驶员达到意识清醒的效果,已成为当下的研究热点。然而现有方案因设备实用性低、对驾驶员要求过高、实时性、准确性与稳定性难以满足等问题,没有被广泛使用。本文首次提出了一种基于侧眼眼动的疲劳检测与干预方案,设计了一套以眼镜为载体的可穿戴疲劳检测设备,以采集侧眼的眼动特征为出发点,结合N-Range眼部定位与眼部状态识别方法准确实时地提取眼动疲劳数据,依据PERCLOS准则判定使用者的疲劳程度。论文的研究内容包括:(1)针对现行疲劳检测方案的不足,本文从眼动疲劳检测原理出发,经过用户调研与技术分析,首次提出了一款基于侧眼眼动的可穿戴疲劳检测眼镜,将相机采集位置放置在侧眼处,通过侧面采集眼动数据并判别使用者疲劳状态。(2)针对现有正面疲劳检测方法需要经过人脸—人眼的二段式定位所导致的计算量大、实时性差、准确率低等问题,本文结合新型疲劳检测眼镜所采集到的侧眼图像,利用眼镜的设计优势跳过了人脸检测环节直接进行人眼定位,提出了 N-Range眼部定位算法并通过实验验证了其具有较高的实时性与准确性。N-Range算法在侧眼图像处理过程中,用N×N的卷积核及Sigmoid函数计算激活图,采用OTSU法对激活图进行阈值分割,并计算水平方向与垂直方向的标准差投影,从投影图中用平均阈值法定位出眼部区域。(3)传统的正面疲劳检测方案中直接使用眼部区域面积变化来识别人眼状态,但是人眼区域面积会随着采集距离的变化而发生变化,对疲劳检测结果的稳定性与准确性产生较大影响。本文提出了基于侧眼眼部高宽比变化来识别人眼状态的方法,使眼镜与驾驶员之间的可移动性增强,能够有效抵抗因设备与人发生相对位移而产生的误差,提高疲劳检测的稳定性。(4)组织实验与开展培训,将受试者分配在不同作业环境与不同疲劳状态下以便全方位验证本方案的有效性,采用基于PERCLOS的P80准则为受试者进行实时的疲劳分析,并收集受试者的用户体验反馈。实验结果表明,现行设备所存在的问题通过本文提出的方案得到了较好的解决,新型疲劳检测眼镜与N-Range眼部定位算法能够实时准确的提取眼动疲劳特征并进行疲劳评估,具有较高的实用价值与用户体验。