Sistema de visión artificial para la detección de somnolencia de conductores, basado en el comportamiento ocular

  • Jesús E. Espinola Gonzales Universidad Nacional Santiago Antúnez de Mayolo
  • Maximiliano E. Asís López Universidad Nacional Santiago Antúnez de Mayolo
  • Vladimir G. Rodríguez Sabino Universidad Nacional Santiago Antúnez de Mayolo

Resumen

El cansancio en los conductores de vehículos, que muchas veces se manifiesta en somnolencia, es la causa de muchos accidentes. En algunos países el índice de accidentes ocasionados por esta causa alcanza hasta un 35%. En el presente trabajo se presenta un sistema de visión artificial capaz de detectar el estado de somnolencia. El proceso consiste en la obtención de imágenes a través de una cámara de video; estas imágenes son procesadas mediante un algoritmo que se ofrece en este trabajo; como resultado se tiene una respuesta por parte del sistema que indica si el conductor tiene los ojos cerrados o abiertos. Para lograr los objetivos de este trabajo se ha empleado principalmente el Software Matlab, la herramienta de modelado UML y la metodología RUP

Citas

A. Branzan, B. Widsten, T. Wang, J. Lan, and J. Mah. 2008. A computer vision-based system for real-time detection of sleep onset in fatigued drivers. IEEE,

Intelligent Vehicles Symposium. 25-30. Q. Ji and X. Yang.2002. Real-time eye, gaze andface pose tracking for monitoring driver vigilance. Elsevier Science Ltd., Real 77me Imaging. 1(8) 357-377.

T. Hamada, T. no, K. Adachi, T. Nakano and S. Yamamoto.2003. Detecting method for drivers' drowsiness applicable to individual features, in Proc. Intelligent Transportation Systems, IEEE. 2(2)1405-1410.

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Correspondencia:

Jesús Espinola Gonzales

espinolj@teleline.es

Publicado
2011-12-19
Cómo citar
Espinola Gonzales, J. E., Asís López, M. E., & Rodríguez Sabino, V. G. (2011). Sistema de visión artificial para la detección de somnolencia de conductores, basado en el comportamiento ocular. Aporte Santiaguino, 4(2), pág. 145-151. https://doi.org/10.32911/as.2011.v4.n2.539
Sección
Artículos Originales