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http://dspace.utpl.edu.ec/handle/20.500.11962/26313| Title: | Sistema avanzado de asistencia al conductor para la detección de distracción y somnolencia basado en técnicas de inteligencia artificial / |
| Authors: | Cordero Zambrano, Jorge Marcos Sinche Cueva, Luis Darío |
| Keywords: | Somnolencia.- Inteligencia artificial. Magíster en ciencias y tecnologías de la computación.- |
| Issue Date: | 2020 |
| Citation: | Sinche Cueva, Luis Darío. (2020). Sistema avanzado de asistencia al conductor para la detección de distracción y somnolencia basado en técnicas de inteligencia artificial /. (Trabajo de Titulación de Magíster en Ciencias y Tecnologías y Computación ). UTPL, Loja. |
| Description: | Resumen: En esta investigación se presenta el desarrollo de un sistema para detectar la somnolencia y distracción de un conductor en tiempo real y emitir alertas para evitar posibles accidentes de tránsito. La detección se realiza mediante el análisis de los ojos del conductor utilizando el método de visión por computadora conjuntamente con el algoritmo de puntos de referencia faciales y es flexible a las diferentes condiciones físicas de las personas, a las variaciones de iluminación y a las condiciones de la carretera de conducción. La distracción, somnolencia, el cansancio, el exceso de velocidad y la fatiga, son las principales causas de accidentes y, precisamente, los sistemas avanzados de asistencia al conductor contribuyen a reducir estos graves errores humanos. Se realiza un análisis de los métodos desarrollados para la detección de somnolencia y distracción, tomando en cuenta la precisión, el tiempo de respuesta y la intromisión con el conductor, entre los que destaca el método de visión por computadora y se realiza las pruebas y análisis de dos algoritmos basados en este método. |
| URI: | http://dspace.utpl.edu.ec/handle/20.500.11962/26313 |
| Appears in Collections: | Magister en Ciencias y Tecnologías de la Computación |
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