Navegando por Autor "Santos, Ricardo Creonte Câmara de Meira"

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    Um sistema embarcado de detecção de fadiga e distração de motoristas.
    (2020) Santos, Ricardo Creonte Câmara de Meira; Oliveira, Ricardo Augusto Rabelo; Oliveira, Ricardo Augusto Rabelo; Bianchi, Andrea Gomes Campos; Correia, Luiz Henrique Andrade; Silva, Jorge Miguel Sá
    Estudos mostram que grande parte dos acidentes nas estradas são causados por falhas humanas, dentre estas falhas estão fadiga e distração dos condutores de veículos. Neste trabalho é apresentado uma proposta de sistema de detecção de fadiga e desatenção de condutores baseado em visão computacional, visando o aumento da segurança no ambiente veicular. Este sistema realiza uma análise na imagem da face do motorista. Através desta análise facial o sistema é capaz de detectar distrações e fadiga dos condutores. A detecção de distrações é realizada através da orientação (posição) da face e a fadiga é detectada através da medição da duração das piscadas e bocejos. Para a análise de piscadas é utilizada a medida PERCLOS (Percentage of Eyelid Closure). Ao detectar uma situação de risco o sistema alerta os condutores para evitar a ocorrência de acidentes. Neste trabalho é mostrada uma comparação de diferentes plataformas de desenvolvimento embarcado ao executar algoritmos de detecção e classificação de face e olhos. Esta comparação serviu para escolha do hardware utilizado no sistema embarcado. Após a escolha do hardware é apresentado a proposta de sistema e sua validação. Os testes de validação foram realizados em ambiente real com motoristas profissionais, livrando os testes de viés laboratoriais e mostrando a eficácia do sistema na detecção de situações de risco. Por fim, é apresentado como os alertas de áudio emitidos pelo sistema influenciam de maneira positiva o comportamento dos motoristas. Para isso, é comparado a diferença no comportamento dos motoristas quando o sistema está gerando os alertas de áudio e quando os alertas estão desabilitados. Os testes mostraram que ao utilizar os alertas de áudio os motoristas tendem a gerar uma quantidade menor de situações de risco.
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    Vehicle driver monitoring through the statistical process control.
    (2019) Assunção, Arthur Nascimento; Aquino, André Luiz Lins de; Santos, Ricardo Creonte Câmara de Meira; Guimarães, Rodolfo Labiapari Mansur; Oliveira, Ricardo Augusto Rabelo
    This paper proposes the use of the Statistical Process Control (SPC), more specifically, the Exponentially Weighted Moving Average method, for the monitoring of drivers using approaches based on the vehicle and the driver’s behavior. Based on the SPC, we propose a method for the lane departure detection; a method for detecting sudden driver movements; and a method combined with computer vision to detect driver fatigue. All methods consider information from sensors scattered by the vehicle. The results showed the efficiency of the methods in the identification and detection of unwanted driver actions, such as sudden movements, lane departure, and driver fatigue. Lane departure detection obtained results of up to 76.92% (without constant speed) and 84.16% (speed maintained at ≈60). Furthermore, sudden movements detection obtained results of up to 91.66% (steering wheel) and 94.44% (brake). The driver fatigue has been detected in up to 94.46% situations.