本发明涉及计算机技术领域，提出一种机车司机疲劳状态检测方法，其包括以下步骤：S1、建立机车司机疲劳状态的用户图像样本数据集并标记；S2、输入生成对抗网络模型，训练生成对抗网络模型的生成器和判别器以进行数据扩充；S3、数据扩充后分别输入特征提取模型、特征降维模型和分类器模型进行模型训练，得到训练完成的用户图像样本模型；S4、基于训练完成的用户图像样本模型，实时监测机车司机的疲劳等级，并给出安全措施。本方案基于生成对抗网络，有效扩充训练数据集，特征提取模型的训练效率得到显著提升，训练过程的收敛速度加快，缩短了模型开发周期，特征降维模型的优化提升了数据重构质量，分类器的改进提高了分类精度。