针对现有疲劳驾驶检测算法实用性差或准确率低的问题, 本文提出了一种基于深度学习的疲劳驾驶检测算法. 首先, 使用 HOG (Histogram of Oriented Gradient) 特征算子检测人脸的存在; 其次, 利用特征点模型实现人脸的对齐, 同时实现眼睛、嘴巴区域的分割; 最后通过深度卷积神经网络提取驾驶员的眼部疲劳特征, 并融合驾驶员嘴部的疲劳特征进行疲劳预警. 大量的实验表明, 该方法在疲劳驾驶检测的准确率、实时性等方面都取得明显的性能提升.