疲劳驾驶检测系统研究与实现 对疲劳驾驶的研究在国外最早可以追溯到20世纪30年代，但实际上，投入真正研究的却还是从上世纪RO年代美国国会通过的汽车驾驶状态与交通安全之间的关系研究开始的。 进入上世纪90年代，疲劳驾驶的科研工作得到了人们更大的重视，取得了一系列卓有成效的成果。
人类的面部包含着许多不同的特征信息， 例如其中一些比较明显的特征如打哈欠、 闭眼、 揉眼等表情特征可用来作为判断驾驶员是否处于疲劳状态的依据。 随着计算机技术的不断发展， 尤其是在人工智能相关技术勃发的今天， 借助计算机可以快速有效的识别出图片中人脸特征， 对处于当前时刻驾驶员的精神状态做出判断， 并将疲劳预警信息传达给司机， 以保证交通的安全运行， 减少伤亡事故的发生。
经查阅相关文献，疲劳在人体面部表情中表现出大致三个类型：打哈欠（嘴巴张大且相对较长时间保持这一状态）、眨眼（或眼睛微闭，此时眨眼次数增多，且眨眼速度变慢）、点头（瞌睡点头）。 本实验从人脸朝向、位置、瞳孔朝向、眼睛开合度、眨眼频率、瞳孔收缩率等数据入手，并通过这些数据，实时地计算出驾驶员的注意力集中程度，分析驾驶员是否疲劳驾驶和及时作出安全提示。 学长通过对疲劳驾驶在不同方法下研究进展的分析， 可以更清晰的认识的到当下对该问题较为有效的判定方法。 根据研究对象的不同对检测方法进行分类， 具体分类方法如图 基于驾驶员面部特征的检测方法是根据人在疲劳时面部变化来分析此时的精神状态。
目前基于眼动机理研究驾驶疲劳的算法有很多种，广泛采用的算法包括PERCLOS，即将眼睑闭合时间占一段时间的百分比作为生理疲劳的测量指标[12] [13] 。 利用面部识别技术定位眼睛、鼻尖和嘴角位置，将眼睛、鼻尖和嘴角位置结合起来，再根据对眼球的追踪可以获得驾驶人注意力方向，并判断驾驶人的注意力是否分散[14]。
