疲勞駕駛檢測系統研究與實現 對疲勞駕駛的研究在國外最早可以追溯到20世紀30年代，但實際上，投入真正研究的卻還是從上世紀RO年代美國國會通過的汽車駕駛狀態與交通安全之間的關系研究開始的。 進入上世紀90年代，疲勞駕駛的科研工作得到了人們更大的重視，取得了一系列卓有成效的成果。
人類的面部包含著許多不同的特征信息， 例如其中一些比較明顯的特征如打哈欠、 閉眼、 揉眼等表情特征可用來作為判斷駕駛員是否處于疲勞狀態的依據。 隨著計算機技術的不斷發展， 尤其是在人工智能相關技術勃發的今天， 借助計算機可以快速有效的識別出圖片中人臉特征， 對處于當前時刻駕駛員的精神狀態做出判斷， 并將疲勞預警信息傳達給司機， 以保證交通的安全運行， 減少傷亡事故的發生。
經查閱相關文獻，疲勞在人體面部表情中表現出大致三個類型：打哈欠（嘴巴張大且相對較長時間保持這一狀態）、眨眼（或眼睛微閉，此時眨眼次數增多，且眨眼速度變慢）、點頭（瞌睡點頭）。 本實驗從人臉朝向、位置、瞳孔朝向、眼睛開合度、眨眼頻率、瞳孔收縮率等數據入手，并通過這些數據，實時地計算出駕駛員的注意力集中程度，分析駕駛員是否疲勞駕駛和及時作出安全提示。 學長通過對疲勞駕駛在不同方法下研究進展的分析， 可以更清晰的認識的到當下對該問題較為有效的判定方法。 根據研究對象的不同對檢測方法進行分類， 具體分類方法如圖 基于駕駛員面部特征的檢測方法是根據人在疲勞時面部變化來分析此時的精神狀態。
目前基于眼動機理研究駕駛疲勞的算法有很多種，廣泛采用的算法包括PERCLOS，即將眼瞼閉合時間占一段時間的百分比作為生理疲勞的測量指標[12] [13] 。 利用面部識別技術定位眼睛、鼻尖和嘴角位置，將眼睛、鼻尖和嘴角位置結合起來，再根據對眼球的追蹤可以獲得駕駛人注意力方向，并判斷駕駛人的注意力是否分散[14]。
