为了降低交通事故发生率与保证人民生命财产安全，有效的检测与防治驾驶员疲劳驾驶具有十分重要的研究意义。本文研究了一种基于机器视觉与PERCLOS疲劳判定算法相结合的嵌入式疲劳驾驶检测方法，并将其移植到嵌入式Linux操作系统，实现了车载、非接触、低功耗等要求，同时保证了检测的实时性和高效性。本文主要的研究工作如下：1.设计嵌入式疲劳驾驶检测系统的硬件平台并搭建软件开发环境，在嵌入式系统利用USB摄像头完成图像数据的实时采集以及后续的图像预处理功能。2.针对嵌入式系统平台的实时图像采集与图像处理的需求，对比研究现有的人脸检测方法，实现基于Haar-Like特征的Adaboost算法人脸检测方法，完成在复杂背景图像中对驾驶员的人脸进行检测、定位。3.通过基于Adaboost算法与图像区域二值化相结合的方法完成人眼检测与信息提取，采用PERCLOS疲劳判定算法统计眼部闭合状态，完成疲劳状态检测。该嵌入式疲劳检测系统能够满足实际应用要求，实验结果与理论PERCLOS疲劳判定依据相一致，具备实际应用的可操作性，检测算法简单、计算速度快、系统检测识别率高。