Um sistema embarcado de detecção de fadiga e distração de motoristas.
Nenhuma Miniatura Disponível
Data
2020
Título da Revista
ISSN da Revista
Título de Volume
Editor
Resumo
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.
Descrição
Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação. Departamento de Ciência da Computação, Instituto de Ciências Exatas e Biológicas, Universidade Federal de Ouro Preto.
Palavras-chave
Fadiga mental - detecção, Distração - psicologia - detecção, Sistemas embarcados - computadores, Reconhecimento de padrões
Citação
SANTOS, Ricardo Creonte Câmara de Meira. Um sistema embarcado de detecção de fadiga e distração de motoristas. 2020. 97 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Instituto de Ciências Exatas e Biológicas, Universidade Federal de Ouro Preto, Ouro Preto, 2020.
Coleções
Avaliação
Revisão
Suplementado Por
Referenciado Por
Licença Creative Commons
Exceto quando indicado de outra forma, a licença deste item é descrita como aberto