随着我国交通运输业的迅速发展,恶性交通事故也呈同步上升趋势,其中因疲劳驾驶造成的交通事故占20%左右,占特大交通事故的40%以上。因此,对于机动车司机疲劳状况监控系统尤其是车载的,实时的司机疲劳监控系统的研究的重要意义越来越显著。本文研究的司机疲劳状况监控系统通过监视驾驶员眼睑眨动,根据PERCLOS生理学判定原理,来判断司机的疲劳状况。前端图像采集部分采用带红外摄像功能的CCD摄像头,能够做到全天时,全天候提供红外光源,进行图像采集;信息处理部分采用AD公司的一款DSP——Blackfin 533;后端采用语音警示电路和尾灯提示电路,如果司机处于疲劳状况,DSP发出控制信号,触发外围驱动电路,开启语音警示电路和尾灯提示电路。设计的关键问题是眉眼区域的定位与眼睛状态的判断。考虑到驾驶环境的相对单一性,及人的面部特性,系统采用高准确度和高速度的改进型Adaboost算法来定位人的眉眼区域,用混合投影方法和人眼几何特征来定位人眼并判断疲劳状况。该系统能够实时、准确地获取司机眼睛图像信息并及时处理、判断,对司机的疲劳状况能够做到实时、准确地监控。本论文首先介绍了该系统的大体情况和PERCLOS疲劳判定标准,然后分别介绍了本系统中硬件和软件的设计与实现,并且在比较了各种算法优缺点的基础上,详细阐述了定位眉眼区域的Adaboost算法和判断眼睛状态的混合投影算法,最后给出系统测试的结果。