本文通过对眼球虹膜的精确检测设计了一款驾驶员疲劳检测预警系统。本设计在研究过程中主要针对现有的算法进行改进,达到更快速地并准确地识别提取出驾驶员的眼部疲劳状态,通过眼部的疲劳状态信息对驾驶员在驾车过程中的精神状态进行实时监测,根据以上过程实现完整的基于眼球运动速率检测的疲劳驾驶状态监测系统,并对系统测试的效果进行验证与分析。该系统首先是通过PC机进行相关的疲劳预警程序验证,然后基于ARM+Linux平台上对于疲劳预警方案的实现。其中疲劳状态判别方法采用了一种新型的适用于驾驶疲劳检测方法——基于眼球运动速率疲劳检测法,即当人处于疲劳状态时,眼球运动速率会大幅度下降。根据这一特点,并结合处理器为CortexA8的ARM芯片,以及Linux操作系统、Qt图像化界面库和OpenCV计算机视觉库,设计了基于此嵌入式平台的疲劳预警系统。通过调用OpenCV计算机图像处理库中的Haar特征的级联分类器提取出人的脸部以及人的眼部区域,然后通过边缘检测以及角点检测提取出人眼的虹膜中心以及眼角位置等相关的疲劳特征信息,最后结合基于人眼球运动速率的疲劳预警方法进行疲劳判定。最后通过将验证后的程序在Linux系统下交叉编译成开发板可运行的可执行文件,并且移植程序中所用到的OpenCV库以及Qt界面软件用来支持软件开发环境,然后在ARM+Linux的平台下验证疲劳预警程序。实验结果表明,本文采用基于眼球运动速率的疲劳预警方案从实时性和准确性上得到了较好的效果。