随着人们生活水平的提高、生活节奏的加快,由于疲劳驾驶导致的交通事故也在逐年增多。驾驶员处于疲劳状态时对车辆的操作控制能力以及对周围环境的感知判断能力都会有所下降,因此非常容易引发交通事故。疲劳驾驶已经成为当今交通安全的重要隐患之一,因此研制一套实用性强、检测准确率高的疲劳驾驶预警系统具有重要的现实意义。本文根据疲劳驾驶预警系统的技术特点和应用要求,设计出了一套疲劳检测系统的改进方案,该设计方案主要包括以下几个处理过程:第一步,采用摄像头获取驾驶员上身视频图像;第二步,对检测图像进行初始图像处理,包括光照补偿、背景差分等,然后利用Adaboost算法对驾驶员人眼部位进行精确定位;第三步,采用Mean Shift算法与Kalman滤波器相结合的方法来进行人眼窗口的跟踪以及位置预测;第四步,应用椭圆拟合法来进行人眼轮廓的提取以及应用霍夫变换来实现人眼虹膜的定位,并应用这些检测结果来判断驾驶员眼睛的闭合情况以及注视方向;第五步,应用PERCLOS结合人眼注视方向这一眼态参数的方法来实现疲劳状态的识别。基于以上算法流程,本文设计了一套在PC环境下的疲劳驾驶仿真预警系统,根据实验结果,本疲劳驾驶仿真实验系统能够实时检测出人眼闭合情况以及视线注视分布情况,能够较准确的判断出被检测者是否处于疲劳驾驶状态。