随着交通运输业的发展,交通事故给国家和社会造成了巨大的财产损失和人员伤亡。如何准确、快速的识别驾驶员的疲劳状态对于减少交通事故的发生有着重要意义。面部特征可以反映驾驶员的疲劳状况,因此对驾驶员面部特征的检测是研究驾驶员疲劳状况的有效途径。当前国际上有许多研究检测疲劳驾驶的机构。正在开发的检测系统也有不少,但是大多检测的准确度不高,更为精确的检测方法大都还处于研究阶段。汽车驾驶是全天候行为,从驾驶员视频获得的图像包括白天和夜晚的。本文在分析前人工作的基础上,着重研究夜间驾驶员视频图像的疲劳检测方法。因为夜间红外图像是灰度图像,因此本文使用了基于灰度图像的处理方法。首先对驾驶员的灰度图像进行Prewitt边缘检测。为解决单一列像素累积和较小的问题,本文使用窗口灰度积分投影的方法,根据脸部边缘的窗口积分投影比较大确定脸部的边缘。本文提出灰度图像的眼睛定位方法,通过中值滤波、复杂度计算等方法初步定位人眼。对于小角度侧脸、两眼连线与水平线有一定夹角的人脸图像,利用两眼复杂度最大值的差值进行水平和垂直补偿。根据眼睛与面部中点距离的先验知识,确定双眼的纵向边界。本文对人眼初定位区域进行二值化横向积分投影确定眼睛位置,纵向搜索确定眼睛上下边界。同样,我们用这种方法对嘴部进行精确定位。在眼睛和嘴巴精确定位的基础上,本文使用眨眼频率、哈欠频率和PERCLOS测量原则相结合的原则判断驾驶员是否疲劳和发出报警。根据驾驶员疲劳检测算法实现要求,我们选择DM642作为CPU搭建驾驶疲劳检测系统。本文着重设计了视频采集电路将模拟信号转化为数字信号,用视频输出电路将数字信号转化为模拟信号并实时显示图像,另一主要功能模块音频输入输出电路用于接收和发送音频数据以提示报警信息。此外,本文设计了FPGA电路用来实现增强视频功能,产生EMIF缓冲控制信号和为FLASH分页等,而其配置信息以及程序和重要数据存储于FLASH中。最后,使用PROTEL DXP软件完成PCB板的设计。本文主要研究了夜间驾驶员疲劳检测算法,设计了一款疲劳驾驶检测装置,为装置的进一步实现奠定了基础。