Sistema detector de somnolencia en secuencias de vídeo de conductores manejando usando visión computacional
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Date
2019
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Publisher
Universidad Nacional de Trujillo
Abstract
La presente investigación desarrolla un sistema que detecta somnolencia en_x000D_
conductores de automóviles, este sistema forma parte de los denominados sistemas_x000D_
avanzados de ayuda al conductor (S.A.A.C), el cual tendrá tres tareas_x000D_
relevantes: detectar rostros, detectar ojos y analizar el estado del conductor._x000D_
En la actualidad existen sólo prototipos de sistemas que detectan somnolencia_x000D_
en los conductores, que aún no son implantados en el sistema de seguridad_x000D_
de los vehículos._x000D_
Al realizar esta investigación se tuvo en cuenta conceptos relacionados con_x000D_
ingeniería de software, visión computacional, somnolencia durante la conducción_x000D_
y secuencias de vídeo; para la implementación del sistema fue necesario_x000D_
basarse en la arquitectura de construcción de un sistema de visión computacional_x000D_
y para la programación se utilizó el lenguaje de programación Python con_x000D_
apoyo de librerías como OpenCV Y Dlib._x000D_
Finalmente se analizó el comportamiento del sistema de asistencia al conductor,_x000D_
del cual se obtuvo resultados de más del 90% de detecciones acertadas_x000D_
del total de pruebas realizadas
Description
This research develops a system that detects drowsiness in car drivers, this_x000D_
system is part of the so-called advanced driver assistance systems (S.A.A.C., by_x000D_
its acronym in Spanish), which will have three relevant tasks: detect faces, detect_x000D_
eyes and analyze the state of the driver._x000D_
At present there are only prototypes of systems that detect drowsiness in_x000D_
drivers, which are not yet implemented in the vehicle safety system._x000D_
In carrying out this research, concepts related to software engineering, computational_x000D_
vision, drowsiness during driving and video sequences were taken into_x000D_
account; for the implementation of the system it was necessary to build on the architecture_x000D_
of building a computer vision system and for programming the Python_x000D_
programming language was used with the support of libraries such as OpenCV_x000D_
and Dlib._x000D_
Finally, the behavior of the driver assistance system was analyzed, from_x000D_
which results were obtained from more than 90% of successful detections of_x000D_
the total tests performed
Keywords
Visión computacional, Somnolencia, Vídeo