摘要：为了解决光照变化对疲劳检测系统造成的识别准确性不高的问题，提出了一种近红外环境下判断人眼状态的方法，即针对红外光补图像的人眼状态判断；首先，利用Adahoost算法进行人眼区域定位，在网格法标记人眼瞳孔部分的基础上，采用Retinex算法对红外图像进行增强；接着，结合“亮瞳效应”特性，对二值化以及边缘检测后的红外图像分别进行网格法闭合度计算，得到人眼闭合度大小；最后，根据闭合度计算结果设定双阈值并结合PERCLOS准则来判断人眼特征状态；另外，在DM642硬件平台上进行疲劳检测试验，实验结果表明，该方法的人眼状态识别率达到了90％以上，且平均每秒能处理21帧图片；证明了该方法不仅能有效解决光照变化带来的问题，而且满足疲劳状态检测系统的快速性、准确性和有效性等要求。