Desarrollo de algoritmo de visión artificial para detectar la somnolencia en conductores mineros de maquinaria pesada

• Autor: ​​Figueroa Herrera, Brenda Mariana
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2023
• Institución: Universidad Privada del Norte
• Repositorio: UPN-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.upn.edu.pe:11537/38307
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/11537/38307
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Medidas de seguridad; Seguridad laboral; Salud en el trabajo; Somnolencia; Python; Visión artificial; Landmarks; Umbral; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.11.04

Esta investigación tiene como objetivo principal desarrollar un algoritmo de visión artificial que detecte la somnolencia de conductores mineros de maquinaria pesada, utilizando una arquitectura de visión artificial con el software Python importando librerías de detección de rostro como shape_predictor_68_face_landmarks con el cual se detectará y se identificarán cada punto importante. En la etapa input se detectará el rostro con una cámara colocada en un punto estratégico del vehículo y/o máquina. Para luego el software detecte y mida los puntos requeridos. Se utilizó un umbral < 0.22 en un tiempo de 60 fps (1seg) para determinar si el individuo está parpadeando de manera continua o por cansancio, si éste fuera el caso se enviará un mensaje de alerta. En las pruebas realizadas obtuvimos resultados positivos promedios de 96.48%.