随着经济的繁荣发展,汽车的数量已经迅速增加,同时道路交通事故也日益增多。据统计,由驾驶员自身问题造成的涉及人员伤亡的事故高达92%,而由疲劳驾驶造成的事故往往都是特大交通事故。单2011年全国就发生了27起一次死亡人数超过10人的特大交通事故,造成了451人死亡如果可以有效地避免疲劳驾驶就能大大减少交通事故,保证人民的生命安全。因此,通过医学、心理学等相关知识研究疲劳驾驶的行为特征,利用计算机、信号处理以及智能控制等科学技术设计疲劳驾驶监测系统,具有很高的理论意义和实用价值。本课题是在导师和学长于2007年到2008年完成(未完善)的山西省科技厅成果推广项目《机动车驾驶状态智能监控装置》的基础上所作的进一步研究与改进。学长们从驾驶员的生理信号、驾驶员的外部行为以及车辆参数的一个方面进行疲劳驾驶监测系统的研究,由于采集信号单一,造成了一定的局限性。上届学长搭建了疲劳驾驶监测系统的嵌入式硬件平台,详细设计了以S3C2440A为核心处理器的硬件电路,并证明了它的可行性。本文在此基础上进行了改进和完善,论文的主要工作如下：(1)简述了所搭建的ARM9硬件平台,以SAMSUNG公司的S3C2440A处理器作为核心处理器。分析了存储器模块、JTAG模块、串口模块、USB接口以及CAN总线的接口电路图。(2)选用嵌入式Linux系统作为操作系统,根据系统的特点搭建交叉编译环境,设计并实现了Bootloader的移植、Linux内核的移植、设备驱动程序开发以及根文件系统的建立。成功地构建了系统的软件平台。(3)研究了驾驶员脸部检测的方法,利用肤色在YCbCr空间具有很好的聚类性来建立肤色模型,通过相似度计算确定肤色区域,最后通过人脸的特征定位驾驶员的脸部区域。(4)研究了驾驶员眼睛检测的方法,通过改进的Snake算法提取眼睛的轮廓,精确定位眼睛。从中提取与疲劳驾驶有关的信息：PERCLOS值、闭眼时间以及眨眼频率,并对其分析得出疲劳驾驶指标。(5)研究了驾驶员脉搏检测的方法,通过改进的Welch法对脉搏信号进行功率谱估计,提取与疲劳驾驶有关的信息：第一主峰峰值和频率,并对其分析得出疲劳驾驶指标。(6)研究基于多信息融合技术的疲劳驾驶监测的方法。将粗糙集理论应用到本系统中,对所采集的信息进行离散化处理,再进行属性约简,得出最小决策算法,通过决策算法判定驾驶员的疲劳程度。在此基础上,我们又于今年申报了山西省安监局安全技术项目《疲劳驾驶状态智能化监控系统研究与设计》,待批复。