随着科技与经济地快速发展，汽车也被越来越多的人所拥有。虽然汽车的普及能够极大地提高人们的生活质量水平，但是其带来的交通安全问题也日益严峻，对人们的生命财产安全产生了极大的威胁。而疲劳驾驶又是造成交通安全问题主要因素之一。因此，对疲劳驾驶检测技术的研究，有助于提高行车安全，从而有助于保护人们的生命财产安全。本文以STM32F207VCT6为处理芯片，OV9655图像传感器为图像输入设备，设计了一套成本低廉的防瞌睡与疲劳驾驶检测系统。此系统通过对驾驶员眼睛状态进行分析，判断驾驶员是否疲劳，并在疲劳状态时发出警报。实验表明，该系统在实时性、准确性和可靠性方面都有一定保证。本文以眼睛闭合时间占特定时间百分比（Percentage of Eyelid Closure over the Pupil Overtime，PERCLOS）为依据，判断驾驶员是否处于疲劳状态。本文主要研究内容涉及到了三个关键的图像处理算法：第一个是人脸检测算法，针对传统图像投影法容易受到环境干扰的不足，所以，利用边缘检测原理以及人脸的先验知识对传统图像投影法进行改进，增强了其抗干扰的能力，使得结果更为准确、实时、可靠；第二个是人眼定位算法，利用人脸先验知识对传统图像投影法进行改进，获得更为准确的粗定位结果，再利用形态学原理，取得眼睛连通区域，从而实现眼睛精确定位；第三个是眼睛状态识别算法，由于眼睛睁开时，眼睛宽度和高度相差不大，当眼睛闭合时，眼睛宽度会远大于高度，所以，依据眼睛宽高比，提出了一种判断眼睛睁闭状态的办法。最后，利用循环队列记录一段时间的眼睛状态，并以此计算PERCLOS值，判断驾驶员是否疲劳。实验证明本文所设计的算法，具有良好的准确性、可靠性和实时性。