La presente investigación tiene como objetivo desarrollar e implementar en un sistema embebido un detector de distracción en conductores de la ciudad del Cusco, basado en la estimación de la postura de la cabeza. La distracción de los conductores en un factor crítico en los accidentes de tránsito, por lo que este sistema aborda esta problemática al detectar cambios en la atención mediante el análisis de la postura de la cabeza. Para ello, se desarrolló un prototipo que utiliza una única cámara y fue implementado en un Orange Pi 5, aprovechando su NPU para ejecutar en tiempo real modelos de redes neuronales convolucionales (CNN), estos estiman los ángulos de rotación de la cabeza (yaw, pitch y roll). Se compararon 12 modelos, seleccionando MNASNet1-0 por su desempeño destacado: un MAE de 3,31◦, 119.66 FPS, y un consumo de 0.69 A con el conjunto de datos BIWI, y un MAE de ...