随着社会经济的发展与生活质量的提高,交通运输业高速发展,机动车数量持续增长,交通事故数量也呈逐年上升趋势,其中由疲劳驾驶引起的交通事故占相当大的比重,所以有效的检测出驾驶员是否处于疲劳状态,并给予相应预警,对于预防交通事故的发生,保护公民生命财产安全是一个相当有意义的课题。目前有效检测疲劳状态的方法主要集中于以下几个方面：1.基于驾驶员生理参数的检测方法,如脑电图、眼电图、心电图等,这类方法通常需要驾驶员佩戴外部设备,对于驾驶员的驾驶造成不便,不易推广,使用价值不高。2.基于驾驶员视觉特征的检测方法,如利用摄像头等外部设备检测驾驶员状态。驾驶员疲劳时会出现眨眼频率放缓、视线呆滞、点头、打哈欠等动作,利用外部设备捕捉这些动作并进行识别,可以有效预防驾驶员疲劳驾驶,同时由于设备与驾驶员是非接触的,对于驾驶不会造成影响。3.基于车辆运动状态的检测方法,通过对车辆运动状态的分析,判断车辆是否处于正常驾驶状态,比如方向盘的转动频率、车辆行驶线路等。本文主要采用基于驾驶员视觉特征的检测方法,针对不同光照场景下驾驶对算法效果产生的影响,提出一种基于相位一致性原理的驾驶员疲劳检测算法,以应对驾驶环境中的光照频繁变化。首先使用级联分类器检测到图像中的人眼区域,然后利用相位一致性原理对眼部区域进行边缘提取,再将相位一致性图像二值化后依据垂直投影统计峰值间距离,以此判断眼部状态,统计一段时间内眼睛的睁闭状态得到眨眼频率,同时结合视线凝视方向判断驾驶员是否处于疲劳驾驶状态。实验结果表明该算法对不同的光照环境具有较强的鲁棒性,同时具有较好的精确度,对于现实驾驶环境中的光照变化问题是一种较好地解决途径。