"SISTEMA DE DETECCIÓN DE SOMNOLENCIA MEDIANTE INTELIGENCIA ARTIFICIAL EN CONDUCTORES DE VEHÍCULOS PARA ALERTAR LA OCURRENCIA DE ACCIDENTES DE TRÁNSITO"

• Autores: Limaquispe Miguel, Raúl, Mayon Sanchez, Emerson
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2018
• Institución: Universidad Nacional de Huancavelica
• Repositorio: UNH-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.unh.edu.pe:20.500.14597/2327
• Enlace del recurso: http://repositorio.unh.edu.pe/handle/UNH/2327
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Somnolencia; distracción; visión artificial; red neuronal; Control y Automatización

La investigación realizada consiste en llevar a cabo la detección de la somnolencia y la distracción durante la conducción han sido descritas como causantes de accidentes de tránsito dejando alta siniestralidad en término de pasajeros muertos, heridos y pérdidas materiales. Las condiciones que hacen sospechar que un accidente de tránsito fue provocado por la somnolencia son: el automóvil sale inadvertidamente de la vía o invade carril contrario y por último el conductor no deja huellas de haber intentado una maniobra evasiva para evitar el accidente. En este trabajo se ha desarrollado un prototipo de un sistema de control del estado de somnolencia en conductores de vehículos, el sistema utiliza la visión por artificial o visión por computador y la oximetría de pulso. El sistema se desarrolló utilizando C# con EmguCV para la detección de ojos abiertos o cerrados, distracción y orientación, esto mediante técnicas de visión artificial, y las redes neuronales artificiales que ayudan a entrenar a eventos de ojos abiertos, cerrados, distracción, etc. sistema de alarma está constituido por un zumbador de 12 V, que recibe la orden del microcontrolador que a su vez la recibe desde el software de implementación de visión artificial y de una red neuronal. Palabras claves: Somnolencia, distracción, visión artificial, red neuronal