随着全国机动车保有量的逐年上涨，人们的出行也越来越离不开汽车，在我们享受车辆给日常生活带来便利的同时，也伴随着危险事故的发生。近几年交通事故发生率逐年攀升，疲劳驾驶已然成为造成交通事故的主要原因之一，因此针对疲劳驾驶展开预警及防护迫在眉睫。
　　国内市场针对疲劳驾驶检测的设备大多较为繁琐且装配复杂，且无法第一时间获取车内驾驶员相关信息，无法及时降低事故风险。
　　针对上述状况，本文讨论了一种嵌入式疲劳驾驶远程监测系统的设计，具体介绍了基于RTMP传输协议的嵌入式轻量级疲劳驾驶监测系统的设计过程。主要研究内容包括:设计了一种轻量级SSD网络结构来优化嵌入式人脸检测的性能，并结合Dlib人脸关键点检测算法、PERCLOS疲劳判定标准来实现疲劳驾驶行为的检测。通过分析视频监控系统的发展现状，提出了基于RTMP+Nginx的远程实时视频监控系统，通过降低GOP以及多线程的方式降低了视频传输过程中的延时问题。最后将疲劳驾驶检测算法以及流媒体服务器部署在同一嵌入式开发板中，完成低延时高精度的嵌入式疲劳驾驶远程监控系统，工作人员可通过任意流媒体播放器实现远程监控，第一时间掌握车内信息，及时降低及预防事故风险。
　　实验结果表明该系统对疲劳驾驶行为识别率可达95.2％，远程视频传输延时约为600毫秒，满足嵌入式疲劳驾驶监测以及实时视频传输的需求。