摘要
疲劳驾驶是引发交通事故的重要因素之一，严重威胁着道路交通安全。
随着机器视觉技术的快速发展，基于机器视觉的疲劳驾驶检测技术因其非接触、实时性好等优点，成为了近年来研究的热点。
本文首先介绍了疲劳驾驶的概念、危害以及国内外研究现状，并阐述了机器视觉疲劳驾驶检测的关键技术，包括图像预处理、人脸检测与定位、疲劳特征提取以及疲劳状态识别算法等。
然后，本文重点综述了基于机器视觉的疲劳驾驶检测方法，包括基于人脸特征、基于生理信号以及基于驾驶行为分析的方法，并对各种方法的优缺点进行了比较分析。
最后，总结了当前研究存在的问题，并展望了未来的发展趋势。
关键词：疲劳驾驶；机器视觉；人脸检测；疲劳特征提取；疲劳状态识别
随着社会经济的快速发展，汽车保有量逐年增加，道路交通安全问题日益严峻。
疲劳驾驶是引发交通事故的重要原因之一，据统计，约有20%的交通事故与疲劳驾驶有关。
疲劳驾驶是指驾驶员在长时间连续行车后，由于生理和心理上的疲劳导致驾驶能力下降，判断力减退，反应迟钝，从而容易引发交通事故。
为了有效预防和减少疲劳驾驶交通事故的发生，国内外学者进行了大量的研究，并提出了多种疲劳驾驶检测方法，主要可以分为三大类：
基于主观评价的方法：这类方法主要依靠驾驶员的主观感受或医生的诊断来判断疲劳程度，例如问卷调查、量表评分等，但这类方法受主观因素影响较大，准确性较低。
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