驾驶员疲劳驾驶是导致交通事故频频发生的主要因素之一,车载的、非接触式的、实时的驾驶疲劳检测设备是研究的主流。本文主要工作是设计符合实时性的算法,并对程序进行移植优化,在TMS320DM642开发板上实现疲劳检测系统。为了满足实时性的要求,改进了模板匹配算法,设计一种快速的模板匹配算法用来定位人眼。详细学习了TMS320DM642的体系结构和在其平台上优化的方法,对其主要的算法进行了一些优化。主要的研究工作及其结论总结如下：1.眼睛的定位。传统的模板匹配算法通常效率较低、计算速度较慢,本文提出了一种快速的模板匹配方法。该算法一开始取较少的点参与模板匹配,逐步增加参与匹配的点的数目。通过相关系数的比较来决定下一步增加匹配点继续匹配,或者放弃在该位置的匹配,移动模板到新的位置进行新的匹配。计算相关系数时,每次增加参与匹配的点后,首先只对新增的点进行计算,然后与原有的相关系数进行组合,得到新的相关系数。这样就大大减少了算法的计算量。此外,该算法在匹配的过程中所使用的点总是均匀覆盖模板,从而保证了算法的准确度。该算法速度快,准确程度高,能够满足实时性的要求。2.移植与优化。把PC上运行的程序移植到TMS320DM642开发板上运行,由于TMS320DM642和PC CPU体系机构不同,为提高程序的运行效率,需要对程序进行一些修改,修改成适合平台运行的程序。深入学习了TMS320DM642的体系结构,了解TMS320DM642在平台上对程序的优化方法,对程序进行优化,进一步提高程序的运行效率。对耗时较长的核心算法人眼的定位算法,采用数据打包,循环展开,使用内联函数等多种优化方法对其进行重点优化,取得较好效果。