现阶段,随着人均汽车持有量的不断上升,交通事故也愈发频繁。在全国乃至全球范围内,疲劳驾驶都是交通事故发生的主要原因之一。如果能够实时检测出驾驶员的疲劳状态,在驾驶状态出现异常时及时用声光等信号来提醒驾驶员,就可以有效地提高行车安全。本文旨在设计一套完整的驾驶员疲劳检测系统,包括整个系统的硬件平台以及基于该硬件平台的软件算法。本文首先介绍了驾驶员疲劳检测系统的研究背景及意义,并通过大量的文献阅读,总结了国内外相关技术的研究现状,并详细地介绍了几种国内外成熟的产品;然后阐述了疲劳驾驶检测的相关技术原理,着重研究了基于面部表情特征的疲劳驾驶检测技术,包括人脸检测、眼睛检测和嘴巴检测的技术,并给出了疲劳状态的判断标准;接着设计了系统的硬件平台,使用模块化设计思想,包括电源系统、DSP数据处理模块、外部存储器扩展模块、视频输入模块、视频输出模块和报警模块,针对每个模块设计了接口驱动程序,并且设计了系统的cmd文件以及二级BootLoader程序;再接下来设计了系统的软件程序,讲解了基于Haar特征的AdaBoost算法,并在此算法基础上训练了人脸、眼睛和嘴巴的级联分类器,利用训练好的级联分类器分别对该三个面部特征进行检测定位,分别根据P80和R3标准来计算眼睛的闭合度和嘴巴的张开度,根据PERCLOS和PERYAWN值来判断判断驾驶员的疲劳状态;最后分别对硬件和软件模块进行调试,并进行了软硬件的综合联调,验证了硬件电路的可靠性以及软件算法的快速有效性。根据驾驶员疲劳检测系统的软硬件调试表明,该系统的硬件平台各模块功能正常,处理能力强,运行速度快;软件算法速度快、准确率高,平均每秒能处理16帧图片,且疲劳状态识别率达到了90%以上,验证了该软件算法快速有效。