Bravo Escalante, Jorge DavidCrespin Luis, Juan CarlosJulián García, Raúl Alexander11/21/201911/21/20192019https://hdl.handle.net/20.500.14414/15096This 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 performedLa 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 realizadasspainfo:eu-repo/semantics/openAccessVisión computacionalSomnolenciaVídeoinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis