Artificial intelligence software to detect microsleeps in drivers
Descripción del Articulo
This project was developed to address a significant social and economic issue: the detection of microsleeps in minibus drivers. Interprovincial trips, especially at night or during long journeys, increase the risk of fatigue and drowsiness, which affects the driver's attention. The consequences...
Autor: | |
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Formato: | artículo |
Fecha de Publicación: | 2025 |
Institución: | Universidad de San Martín de Porres |
Repositorio: | Revistas - Universidad de San Martín de Porres |
Lenguaje: | español |
OAI Identifier: | oai:revistas.usmp.edu.pe:article/2933 |
Enlace del recurso: | https://portalrevistas.aulavirtualusmp.pe/index.php/rc/article/view/2933 |
Nivel de acceso: | acceso abierto |
Materia: | Artificial intelligence Microsleep detection with AI Facial recognition Inteligencia artificial Detección de microsueño con IA Reconocimiento facial |
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Artificial intelligence software to detect microsleeps in driversSoftware de inteligencia artificial para detectar microsueños en conductoresMorales Gonzales, Ruso AlexanderMorales Gonzales, Ruso AlexanderArtificial intelligenceMicrosleep detection with AIFacial recognitionInteligencia artificialDetección de microsueño con IAReconocimiento facialThis project was developed to address a significant social and economic issue: the detection of microsleeps in minibus drivers. Interprovincial trips, especially at night or during long journeys, increase the risk of fatigue and drowsiness, which affects the driver's attention. The consequences not only jeopardize the physical integrity of those involved but also lead to substantial material and economic losses. According to the World Health Organization, drowsiness-related accidents are one of the leading causes of mortality on roads worldwide (WHO, 2021). This project developed artificial intelligence (AI) software to monitor and analyze drivers' facial patterns in real time, identifying early signs of fatigue such as prolonged blinking, yawning, and head nodding. Ultimately, a mobile solution was achieved, capable of alerting the driver with auditory signals upon detecting a potential microsleep, allowing for early and effective interventions to prevent accidents. This technological advancement represents a significant contribution to road safety and can be extended to other public and private transportation contexts.Este proyecto se trabajó para abordar una problemática de gran relevancia social y económica: la detección de microsueños en conductores de minibuses. Los viajes interprovinciales, especialmente, durante la noche o en trayectos prolongados, aumentan el riesgo de fatiga y somnolencia, lo que afecta la atención del conductor.Las consecuencias no solo ponen en riesgo la integridad física de los involucrados, sino que también generan pérdidas materiales y económicas significativas. Según la Organización Mundial de la Salud, los accidentes relacionados con la somnolencia son una de las principales causas de mortalidad en las carreteras a nivel mundial (OMS, 2021). Este proyecto desarrolló un software de inteligencia artificial (IA) para monitorear y analizar en tiempo real los patrones faciales de los conductores, identificando signos tempranos de fatiga como parpadeos prolongados, bostezos e inclinaciones de la cabeza. Al finalizar, se logró una solución operativa en dispositivos móviles, capaz de alertar al conductor con señales sonoras ante la detección de un posible microsueño, permitiendo intervenciones tempranas y efectivas para prevenir accidentes. Este avance tecnológico representa un aporte significativo a la seguridad vial y puede extenderse a otros contextos de transporte público y privado.Universidad de San Martín de Porres2025-02-06info:eu-repo/semantics/articleinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfhttps://portalrevistas.aulavirtualusmp.pe/index.php/rc/article/view/2933Campus; Vol. 29 No. 38 (2024): Campus XXXVIIICampus; Vol. 29 Núm. 38 (2024): Campus XXXVIIICampus; v. 29 n. 38 (2024): Campus XXXVIII2523-18201812-6049reponame:Revistas - Universidad de San Martín de Porresinstname:Universidad de San Martín de Porresinstacron:USMPspahttps://portalrevistas.aulavirtualusmp.pe/index.php/rc/article/view/2933/3862Derechos de autor 2025 Ruso Alexander Morales Gonzaleshttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0info:eu-repo/semantics/openAccessoai:revistas.usmp.edu.pe:article/29332025-02-06T20:34:24Z |
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This project was developed to address a significant social and economic issue: the detection of microsleeps in minibus drivers. Interprovincial trips, especially at night or during long journeys, increase the risk of fatigue and drowsiness, which affects the driver's attention. The consequences not only jeopardize the physical integrity of those involved but also lead to substantial material and economic losses. According to the World Health Organization, drowsiness-related accidents are one of the leading causes of mortality on roads worldwide (WHO, 2021). This project developed artificial intelligence (AI) software to monitor and analyze drivers' facial patterns in real time, identifying early signs of fatigue such as prolonged blinking, yawning, and head nodding. Ultimately, a mobile solution was achieved, capable of alerting the driver with auditory signals upon detecting a potential microsleep, allowing for early and effective interventions to prevent accidents. This technological advancement represents a significant contribution to road safety and can be extended to other public and private transportation contexts. |
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