Bienvenido al Repositorio Institucional de la UTPL (RiUTPL) que tiene como propósito centralizar los recursos educativos y objetos de aprendizaje generados por la comunidad académica;
este repositorio permitirá preservar, organizar y visibilizar la producción institucional
bajo la licencia Creative Commons 4.0.
Please use this identifier to cite or link to this item:
http://dspace.utpl.edu.ec/handle/20.500.11962/26313Full metadata record
| DC Field | Value | Language |
|---|---|---|
| dc.contributor.advisor | Cordero Zambrano, Jorge Marcos | es_ES |
| dc.contributor.author | Sinche Cueva, Luis Darío. | es_ES |
| dc.date.accessioned | 2020-08-27T15:27:51Z | - |
| dc.date.available | 2020-08-27T15:27:51Z | - |
| dc.date.issued | 2020 | es_ES |
| dc.identifier.citation | Sinche Cueva, L. D. Cordero Zambrano, J. M. (2020) Sistema avanzado de asistencia al conductor para la detección de distracción y somnolencia basado en técnicas de inteligencia artificial [Tesis de Posgrado, Universidad Técnica Particular de Loja]. Repositorio Institucional. https://dspace.utpl.edu.ec/handle/20.500.11962/26313 | es_ES |
| dc.identifier.other | Cobarc: 1344849 | es_ES |
| dc.identifier.uri | https://bibliotecautpl.utpl.edu.ec/cgi-bin/abnetclwo?ACC=DOSEARCH&xsqf99=123783.TITN. | es_ES |
| dc.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. | es_ES |
| dc.description.abstract | Abstract: This research presents the development of a system to detect drowsiness and distraction of a driver in real time and issue alerts to avoid possible traffic accidents. Detection is performed by analyzing the driver s eyes using the computer vision method in conjunction with the facial reference point algorithm and is flexible to different physical conditions of people, to variations in lighting and conditions of the driving road. Distraction, drowsiness, tiredness, speeding and fatigue are the main causes of accidents and, precisely, advanced driver assistance systems help reduce these serious human errors. An analysis of the methods developed for the detection of drowsiness and distraction is carried out, taking into account the precision, the response time and the interference with the driver, among which the method of computer vision stands out, and the tests and analyzes are performed. of two algorithms based on this method. | es_ES |
| dc.language.iso | spa | es_ES |
| dc.subject | Ecuador. | es_ES |
| dc.subject | Tesis digital. | es_ES |
| dc.title | Sistema avanzado de asistencia al conductor para la detección de distracción y somnolencia basado en técnicas de inteligencia artificial | es_ES |
| dc.type | masterThesis | es_ES |
| Appears in Collections: | Magister en Ciencias y Tecnologías de la Computación | |
Files in This Item:
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.