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dc.contributor.advisorJurado Pruna, Francisco-
dc.contributor.authorBaiza Lovato, Cristian Patricio-
dc.date.accessioned2020-06-11T02:55:28Z-
dc.date.available2020-06-11T02:55:28Z-
dc.date.issued2020-
dc.identifier.citationBaiza Lovato, Cristian Patricio (2020) SISTEMA DE DETECCIÓN Y ALERTA DEL ESTADO DE SOMNOLENCIA DE CONDUCTORES MEDIANTE VISIÓN ARTIFICIAL, INGENIERO EN ELECTRÓNICA DIGITAL Y TELECOMUNICACIONES Quito: Universidad Israel 2020, 105p. : Mg. Francisco Jurado Pruna UISRAEL-EC-ELDT-378-242-2020-026es_ES
dc.identifier.otherUISRAEL-EC-ELDT-378-242-2020-026-
dc.identifier.urihttps://repositorio.uisrael.edu.ec/handle/47000/2441-
dc.descriptionABSTRACT The present research work is a project that will develop a prototype which is capable of detecting a state of drowsiness in drivers, using an artificial intelligence technique known as artificial vision, based specifically on the state that users have at the time of blinking in established time periods, thus detecting a possible state of sleep. The solution is aimed at drivers who have a certain level of constant sleepiness in driving hours, using a portable prototype designed with microcomputers, for its easy transport and its adaptability to facial recognition programs. The project designed with a Raspberry pi module and OpenCv libraries for facial recognition, as well as programmed using the Python language; is able to adapt to different drivers, taking real-time images to generate a pattern of driver drowsiness, which must be greater than 80% to emit an audible alarm, which will put the user in alert mode, preventing in this way any type of accident that can cause a prolonged state of sleep. The prototype in question will use an integrated camera with normal motion sensors, which normally works in natural light conditions, that is; It does not work in darkness. Keywords: drowsiness, sleep detection prototype, facial recognition, artificial vision.es_ES
dc.description.abstractEl vigente trabajo de investigación es un proyecto que desarrollará un prototipo el cual esté en la capacidad de detectar un estado de somnolencia en los conductores, mismo que será detectado con un método de inteligencia artificial a quien se lo conoce como visión artificial, tomando como parámetro específico el estado que tienen los usuarios al momento de parpadear en lapsos de tiempo establecidos, detectando así un posible estado de sueño. La solución está orientada a conductores que tengan un cierto nivel de somnolencia constante en horas de conducción, mediante un prototipo portátil diseñado con micrordenadores, por su fácil transporte y su adaptabilidad a programas de reconocimiento facial. El proyecto diseñado con un módulo Raspberry pi y librerías OpenCv de reconocimiento facial, así como programado mediante el lenguaje Python; es capaz de adaptarse a diferentes conductores, tomando una secuencia de video para generar un patrón de estado de somnolencia en los conductores, que si sobrepasa un lumbral del 80% emitirá una alarma sonora y otra visual, la cual pondrá al usuario en modo de alerta, previniendo cualquier tipo de accidente que pueda causar un estado de sueño prolongado. El prototipo en cuestión usará una cámara integrada con sensores normales de movimiento, la cual dará una prevención sonora y otra visual al conductor para que vuelva a tener un estado de alerta. Palabras clave: somnolencia, prototipo de detección de sueño, reconocimiento facial, visión artificial.es_ES
dc.format.extent105pes_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherQuitoes_ES
dc.relation.ispartofseriesELDT;026-
dc.rightsopenAccesses_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/ec/es_ES
dc.subjectsomnolencia,es_ES
dc.subjectprototipo de detección de sueño,es_ES
dc.subjectreconocimiento facial,es_ES
dc.subjectvisión artificial.es_ES
dc.subject.otherElectrónicaes_ES
dc.subject.otherTelemáticaes_ES
dc.titleSISTEMA DE DETECCIÓN Y ALERTA DEL ESTADO DE SOMNOLENCIA DE CONDUCTORES MEDIANTE VISIÓN ARTIFICIALes_ES
dc.typebachelorThesises_ES
Aparece en las colecciones: Tesis Carrera Electrónica Digital y Telecomunicaciones 2023

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