疲劳驾驶是发生严重交通事故的重要原因，诱发30~40%的交通事故。该项目提出基于PERCLOS的利用红外光源、差分图像、神经网络辅助KALMAN滤波器的总体设计方案，研制了基于浮点DSP处理器与CMOS摄像头的数字图像采集处理和疲劳驾驶识别、评价系统。
    在该系统中,数据采集由CMOS摄像头完成,并由DSP进行图像处理,FPGA协同DSP完成时序逻辑控制和组合逻辑控制。该系统采集图像使用红外光源，利用人眼对两种波长红外光线的吸收率的明显差异，获取差分图像，同时避免了环境背景中其它波长光线的干扰，满足了全天候的要求；利用PERCLOS作为评价标准对驾驶员眼部的差分图像分析，实现了非接触的手段获取信息，避免了影响驾驶员舒适性的缺陷；本系统实现了实时、非接触和全天候的疲劳驾驶监测技术。
    该系统主要由摄像头、FPGA和DSP实现,试验表明，该系统设计灵活,具有很强的重构性，性价比高，实用性好，精确度高，性能稳定，使用可靠。