Implementación de un prototipo para la detección de signos de fatiga del conductor aplicando visión artificial en un vehículo liviano en la noche

Abstract

En el Ecuador se ha presentado múltiples tipos de accidentes, causados por choques laterales, atropello, estrellamiento y pérdida de pista provocados por síntomas de fatiga y/o somnolencia en conductores en la noche. Siendo estos los que presentan un alto grado de incidencia en el presente año (2017). El presente trabajo tiene como objetivo la implementación de un prototipo para la detección de signos de fatiga del conductor aplicando visión artificial en un vehículo liviano en la noche. El trabajo se lo llevó a cabo estableciendo en primera instancia el estudio de los parámetros que engloba la visión artificial; y su forma de operar al estar expuesto al rostro de una persona. Además, presenta el método Haar-Cascade para el reconocimiento de rostros mediante el procesamiento de imágenes, y además otras librerías utilizadas para cumplir con los objetivos planteados en este trabajo. El estado del arte permitió tener un enfoque claro sobre los parámetros a analizar en este trabajo, como es el caso del comportamiento del ojo humano cuando la persona está presentando signos de cansancio; y el nivel de apertura y cierre del ojo de cada ser humano. Esto último es determinante para verificar el estado del conductor frente a signos de fatiga utilizando como medio a una mini computadora Raspberry Pi3 con su respectiva cámara de visión nocturna. El prototipo obtuvo un 82.5% de correcto funcionamiento mediante pruebas realizadas a conductores en condiciones de la noche y posterior a esto se realizó una encuesta dirigida a los sujetos de prueba.