Desenvolvimento de sistema para identificação de nível de fadiga e sonolência em condutores de veículos por redes neurais artificiais

Página do item simplificado
dc.contributor.advisorCarvalho Junior, Arnaldo de
dc.contributor.authorBovolato, Giovanni Gonçalves
dc.contributor.authorDominguez, Gulherme de Almeida Rey
dc.date.accessioned2024-06-28T17:16:53Z
dc.date.available2024-06-28T17:16:53Z
dc.date.issued2023-12-05
dc.description.abstractO número de veículos circulando nas vias cresce a cada ano, trazendo consigo um aumento proporcional nos incidentes de trânsito. Entre esses acidentes, lamentavelmente, ocorrem óbitos tanto de motoristas quanto de passageiros. Parcela significativa desses acidentes está diretamente ligada à condição de sonolência do condutor. Com o propósito de abordar essa problemática, este estudo se dedica ao desenvolvimento de um sistema baseado em redes neurais artificiais, com o intuito de identificar a fadiga e sonolência em condutores. Em pormenores estão a seleção de uma base de dados para o treinamento da rede, a validação do conceito utilizando diferentes plataformas para o treinamento das redes neurais artificiais e a apresentação da prova de conceito de um sistema que seja capaz de detectar fadiga e sonolência em condutores. A primeira etapa consistiu no desenvolvimento de um modelo computacional inicial capaz de discernir e classificar o estado ocular humano entre aberto e fechado. Como evolução desse processo, foi possível desenvolver uma rede que fosse capaz de identificar a face, os olhos, o estado dos olhos e por fim, classificar se o motorista se encontra em situação de fadiga e sonolência. No desfecho deste projeto, foi desenvolvido um sistema apto a detectar a fadiga e sonolência em condutores, através da análise das classificações previamente definidas, em conjunto com a avaliação do tempo decorrido entre piscadas.
dc.description.abstract2The number of vehicles on the roads increases each year, bringing with it a proportional rise in traffic incidents. Unfortunately, among these accidents, there are fatalities involving both drivers and passengers. A significant portion of these accidents is directly linked to the drowsiness of the driver. With the purpose of addressing this issue, this study is dedicated to the development of a system based on artificial neural networks, aiming to identify fatigue and drowsiness in drivers. The details include the selection of a database for network training, the validation of the concept using different platforms for artificial neural network training, and the presentation of the proof of concept of a system capable of detecting fatigue and drowsiness in drivers. The first step involved the development of an initial computational model capable of discerning and classifying the human ocular state between open and closed. As an evolution of this process, it became possible to develop a network capable of identifying the face, eyes, eye state, and ultimately, classifying whether the driver is in a state of fatigue and drowsiness. In the conclusion of this project, a system was developed capable of detecting fatigue and drowsiness in drivers through the analysis of previously defined classifications, along with the evaluation of the elapsed time between blinks.
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier.bibliographicCitationDOMINGUEZ, Guilherme de Almeida Rey; BOVOLATO, Giovanni Gonçalves. Desenvolvimento de sistema para identificação de nível de fadiga e sonolência em condutores de veículos por redes neurais artificiais. 2023. 83f. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado de Engenharia de Controle e Automação) - Instituto Federal de São Paulo – Campus Cubatão, 2023.
dc.identifier.urihttps://repositorio.ifsp.edu.br/handle/123456789/829
dc.identifier2.lattes9588205558520543
dc.identifier2.lattes2801594081219451
dc.publisherInstituto Federal de Educação, Ciência e Tecnologia de São Paulo (IFSP)
dc.publisher.campiCUBATÃO
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazilen
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/
dc.subject.keywordsFadiga - Deteçção
dc.subject.keywordsRedes Neurais (Computação)
dc.subject.keywordsAprendizado do computador
dc.subject.keywordsImagens
dc.titleDesenvolvimento de sistema para identificação de nível de fadiga e sonolência em condutores de veículos por redes neurais artificiais
dc.title.alternativeDevelopment of a system to identifying the level of fatigue and drowsiness in vehicle drivers using artificial neural networks
dc.typeTrabalhos de Conclusão de Curso de Graduação
Arquivos
Pacote Original
Agora exibindo 1 - 1 de 1
Imagem de Miniatura
Nome:
bovolato_gg_dominguez_gar_desenvolvimento.pdf
Tamanho:
2.82 MB
Formato:
Adobe Portable Document Format
Descrição:
Baixar
Licença do Pacote
Agora exibindo 1 - 1 de 1
Imagem de Miniatura
Nome:
license.txt
Tamanho:
1.92 KB
Formato:
Item-specific license agreed upon to submission
Descrição:
Baixar
Coleções
Engenharia de Controle e Automação