基于安卓系统的头部姿态辅助驾驶系统，使用深度学习的卷积神经网络检测人脸特征点，构建人脸3D模型，运用PnP算法实时解算驾驶人的头部姿态，从而判断驾驶人的疲劳状态，并进行头部姿态有效性的判别，使用本系统的特征点更新机制，有效提高头部姿态解算的鲁棒性。本系统不需要GPU进行图像加速处理，每次重新检测人脸特征点并解算驾驶人的头部姿态的时间就已经达到40~50ms，有效检测头部姿态左右转向角度为-35°~+35°，有效检测头部姿态俯视与仰视的角度为-35°~+35°。根据头部姿态的变化的情况，本系统还可以对驾驶人的注意力进行分析。本系统后续使用深度学习进行人脸表情训练，还可以对驾驶人的表情变化进行分析。对于降低交通事故的发生率，研究驾驶人的精神状态等具有重大的意义。