Sistema embarcado para detecção e alerta de atitudes de desatenção ao dirigir

Imagem de Miniatura
Tipo
TCC
Data
2021-12
Autores
Lima, Mariana Ruivo Rabello de
Orientador
Licciardi Junior, Antonio Newton
Título da Revista
ISSN da Revista
Título de Volume
Membros da banca
Programa
Resumo
A falta de atenção ao volante é uma das principais causas de acidentes de trânsito em todo o mundo. Este fato impulsionou o estudo e desenvolvimento de tecnologias capazes de detectar a sonolência do motorista. Desta forma, o presente trabalho visa a criação de um dispositivo embarcado capaz de alertar o motorista em estado de cansaço e/ou sonolência através de alarmes sonoros e visuais. Para isso, é feito o monitoramento dos pontos de interesse utilizando técnicas de Visão Computacional, através da biblioteca OpenCV, utilizando algoritmos como landmarks e os parâmetros Eye Aspect Ratio e Mouth Aspect Ratio. São apresentados também os materiais e métodos para desenvolvimento do programa e do protótipo. Através dos resultados obtidos dos testes em campo, fez-se uma Matriz de Confusão capaz de medir o grau de eficiência do dispositivo desenvolvido, que apresentou uma boa eficiência para detecção dos sinais de desatenção ao volante
Lack of attention behind the wheel is one of the main causes of traffic accidents around the world. This fact prompted the study and development of technologies capable of detecting driver drowsiness. Thus, the present work aims to create an embedded device capable of alerting the driver in a state of tiredness and/or drowsiness through audible and visual alarms. For this, points of interest are monitored using Computer Vision techniques, through the OpenCV library, using algorithms such as Landmarks and Eye Aspect Ratio and Mouth Aspect Ratio parameters. The materials and methods for developing the program and the prototype are also presented. Through the results obtained from the field tests, a confusion matrix was made capable of measuring the degree of efficiency of the device developed, which showed good efficiency for detecting signs of inattention while driving
Descrição
Palavras-chave
visão computacional , OpenCV , detecção de sonolência , landmarks , drowsiness detection , computer vision
Citação