在我国,随着人们生活水平的提高,汽车保有量迅速增加,交通事故的发生也越来越频繁,给社会造成了极大的危害。疲劳驾驶是引发交通事故的主要原因之一,实时监测驾驶员的疲劳状态并适时发出警告是减少此类事故发生的有效手段。由此可见研究并实现疲劳检测相关算法,有着重大的现实意义。在分析研究了国内外疲劳检测技术现状的基础上,依据现实情景,本文提出了驾驶员疲劳检测的总体设计方案并进行了仿真实现。在定位阶段,主要应用Adaboost级联分类器进行检测,首先检测人脸,然后在人脸范围内检测人眼,这样减少了搜索的范围,提高了人眼检测的速度。对检测到的人眼进行甄别,提取真正的驾驶员眼睛区域,作为人眼模板。在跟踪阶段,主要运用模板匹配的方式对人眼进行跟踪,在跟踪丢失时进行重新定位。进行模板匹配前,先对人眼区域进行预测,可减少搜索的范围,提高准确率和速度,本文运用匀变速思想根据连续三帧人眼的位移情况进行预测。为了解决传统的模板匹配算法受累积误差和人眼眨动的影响导致的跟踪丢失问题,本文引入模板更新环节。具体就是在模板匹配之后,提取人眼轮廓,根据提取到的轮廓进行人眼模板更新。在疲劳评测阶段,根据提取的人眼状态参数统计眨眼频率和计算PERCLOS值,为合理利用两个疲劳指标,使疲劳状态检测更加实用,本文提出了在不同阶段运用不同疲劳指标的疲劳状态检测流程。本文疲劳检测算法的仿真实现,是在VS2008开发环境下使用C#编程语言调用OpenCV计算机视觉库完成的。并模拟实际行车时驾驶员的头部运动情况进行了测试。在不同光照条件、不同运动速度、不同转向角情况下的实验结果表明：在正常的光照条件下,本文的驾驶员疲劳检测方案的各个阶段均能实时准确地实现,能够反映出驾驶员的疲劳状况。