Drowsiness Detection System in Drivers Using Micro- Maneuvers on the Steering Wheel and Machine Learning to Prevent Nighttime Traffic Accidents - Alvarez Heredia, Charly (2025)
Las técnicas tradicionales para identificar la somnolencia, como los sensores fisiológicos y el seguimiento ocular basado en cámaras a menudo encuentran dificultades en la práctica debido a su intrusividad, costo y vulnerabilidad a otras influencias. Este artículo presenta un novedoso sistema no invasivo de detección de sueño que detecta con precisión los indicadores de sueño del conductor al combinar enfoques de aprendizaje automático con micromaniobras de conducción. Este método utiliza datos de giro de alta precisión obtenidos de sensores integrados en el volante del vehículo. El sistema utiliza estos datos para extraer características relacionadas con la somnolencia del conductor, relacionando pequeñas variaciones en el giro del volante, que, dependiendo de si están presentes o no, determinan el estado del conductor y lo clasifican como "alerta" o "somnoliento" gracias al uso de técnicas de aprendizaje autónomo sofisticadas, como Máquinas de Vectores de Soporte (SVM) y Redes Neuronales Convolucionales (CNN). Para validar el sistema, se realizaron varias pruebas en escenarios controlados, con varios conductores con diferentes estados de somnolencia previamente verificados. Las pruebas mostraron que el sistema propuesto obtuvo una tasa de precisión general de más del 92%, lo que permite su uso en escenarios reales sin incomodidad para el conductor, ya que es una técnica de medición no invasiva.