Implementación de un sistema piloto para la detección de cansancio en conductores mediante Machine Learning.

Fatigue in drivers has become a significant issue in terms of road safety. To address the car accidents caused by microsleep episodes, facial and body detection methods are employed using machine learning-based tools, allowing constant monitoring of facial expressions and body movements to generate...

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Bibliographic Details
Main Authors:	Guarnizo Rengifo, Cristian David, Cortes Silvestre, Danilo
Other Authors:	Orjuela Vargas, Sergio Alejandro
Format:	Trabajo de grado (Pregrado y/o Especialización)
Language:	spa
Published:	Universidad Antonio Nariño 2024
Subjects:	machine learning jetson tx2 sistema piloto pilot system
Online Access:	http://repositorio.uan.edu.co/handle/123456789/9592
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description	Fatigue in drivers has become a significant issue in terms of road safety. To address the car accidents caused by microsleep episodes, facial and body detection methods are employed using machine learning-based tools, allowing constant monitoring of facial expressions and body movements to generate alerts. However, when focusing on the average driver's environment, the availability of resources and new technology applications is limited.
format	Trabajo de grado (Pregrado y/o Especialización)
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publisher	Universidad Antonio Nariño
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spelling	repositorio.uan.edu.co-123456789-95922024-10-09T22:56:46Z Implementación de un sistema piloto para la detección de cansancio en conductores mediante Machine Learning. Guarnizo Rengifo, Cristian David Cortes Silvestre, Danilo Orjuela Vargas, Sergio Alejandro machine learning jetson tx2 sistema piloto machine learning jetson tx2 pilot system Fatigue in drivers has become a significant issue in terms of road safety. To address the car accidents caused by microsleep episodes, facial and body detection methods are employed using machine learning-based tools, allowing constant monitoring of facial expressions and body movements to generate alerts. However, when focusing on the average driver's environment, the availability of resources and new technology applications is limited. El cansancio en conductores se ha convertido en un problema de gran relevancia en términos de seguridad vial. Por tal motivo una opción para contrarrestar los accidentes automovilísticos ocasionados por micro sueños se emplean métodos de detección facial y corporal usando herramientas basadas en machine LearNing que permiten la vigilancia constante de las expresiones faciales y los movimientos corporales con el propósito de generar una alerta. Sin embargo, cuando nos enfocamos en el entorno de conductores promedio la disponibilidad de recursos y aplicaciones de nuevas tecnologías se ve limitada. Ingeniero(a) Electrónico(a) Pregrado Presencial Proyecto 2024-03-14T23:47:01Z 2024-03-14T23:47:01Z 2023-11-27 Trabajo de grado (Pregrado y/o Especialización) info:eu-repo/semantics/acceptedVersion http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f http://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85 http://repositorio.uan.edu.co/handle/123456789/9592 Arena, C. (2022). 7 desventajas de la inteligencia artificial que todo el mundo debería conocer. LIBERTIES. Berlanga, C. (s.f.). Las imágenes. Poco especializados Paint Imaging Más especializados Paint Shop Pro Photoshop. . Boyle, L. N. (2008). Rendimiento del conductor en los momentos que rodean un microsueño. Lowa,Estados Unidos: Departamento de Ingeniería Mecánica e Industrial, Universidad de Iowa,. CONCEPTOS BASICOS SOBRE REDES NEURONALES . (s.f.). Obtenido de https://grupo.us.es/gtocoma/pid/pid10/RedesNeuronales.htm cuevas, e. (2010). Procesamiento digital de imagenes usando MATLAB Y SIMULINK Desarrollo de un Sistema de Detección de Movimiento basado en Flujo Óptico en Raspberry Pi. (s.f.). Diferencia entre el aprendizaje automático y las redes neuronales. (s/f). La diferencia entre objetos y términos similares. (16 de Marzo de 2018). https://es.differkinome.com/. Obtenido de https://es.differkinome.com/articles/technology/difference-betweenmachine-learning-and-neural-networks.html Flores, D. W. (s.f.). Análisis de Imágenes Digitales Fundamentos de la imagen digital . Flores, N. (2022). Cross validation: qué es y su relación con machine learning. Fundacion_CEA. (s.f.). somnolencia y conduccion instname:Universidad Antonio Nariño reponame:Repositorio Institucional UAN repourl:https://repositorio.uan.edu.co/ spa Acceso abierto Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International (CC BY-NC-ND 4.0) https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ info:eu-repo/semantics/openAccess http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 application/pdf application/pdf application/pdf application/pdf Universidad Antonio Nariño Ingeniería Electrónica Facultad de Ingeniería Mecánica, Electrónica y Biomédica Ibagué
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