Sensor de fadiga: assistente virtual para direção / Fatigue sensor: virtual assistant for steering

Authors

  • Marcos Vinícius Félix da Silva
  • Reinaldo Cassiano Costa
  • Layza Maria Vimieiro Marques de Lima
  • Elias José de Rezende Freitas

DOI:

https://doi.org/10.34117/bjdv6n10-330

Keywords:

Visão computacional, Pontos fiduciais, Sensor de fadiga.

Abstract

Muitos acidentes no trânsito estão associados ao cansaço do motorista. Com o intuito de desenvolver um sensor que detecta essa fadiga este trabalho apresenta um assistente virtual para direção, utilizando visão computacional integrada ao Assistente do Google, de maneira a recomendar, em tempo real, sugestões para o motorista de repouso. Os resultados realizados com dois motoristas demonstram o potencial desse sensor em auxiliar na direção.

 

 

References

Dattinger, R. Ferramenta para detecção de fadiga em motoristas baseada na monitoração dos olhos. Trabalho de Conclusão de Curso – Universidade Regional de Blumenau, Blumenau, 2008.

King, Davis E. Dlib-ml: A machine learning toolkit. The Journal of Machine Learning Research, v. 10, p. 1755-1758, 2009.

Li, S.; Jain, A. Handbook of face recognition.: Springer eBooks collection: Computer science, 2005.

Lucion, V. Visão computacional e sinais biomédicos para determinar sonolência em motoristas. Trabalho de Conclusão de Curso – Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Pato Branco, 2017.

Paranhos, Vinícius Kerber. Sistema de detecção de sonolência. Trabalho Trabalho de Conclusão de Curso – Universidade de Passo Fundo, Passo Fundo, 2019.

Queiroz, K. L. Sistema baseado em vídeo para detecção de sonolência em motoristas. Dissertação de Mestrado – Universidade de Brasília, 2011.

Rodrigues, D. N. Detecção de fadiga baseada no monitoramento dos olhos. Dissertação de Mestrado — Universidade Federal do Maranhão, São Luís, 2018.

Roque, J. M. G. Técnicas de visão computacional para a deteção automática de padrões de fadiga. Dissertação de Mestrado — Universidade de Évora, Évora, 2013.

Santos, R. C. C. M.; Oliveira., R. A. O.; Amorim, V. J. P.. Sistema de Detecção de Fadiga e Desvio de Atenção de Condutores de Veículos. In: Trabalhos em andamento - Simpósio Brasileiro de Engenharia de Sistemas Computacionais (SBESC), 8, 2018, Salvador. Anais Estendidos do VIII Simpósio Brasileiro de Engenharia de Sistemas Computacionais. Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação, nov. 2018.

Yang, M. H.; Ahuja, N.; Kriegman, D. Detecting faces in images: A survey. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, v. 1, n. 1, p. 34–58, 2002.

Published

2020-10-15

How to Cite

Félix da Silva, M. V., Costa, R. C., de Lima, L. M. V. M., & Freitas, E. J. de R. (2020). Sensor de fadiga: assistente virtual para direção / Fatigue sensor: virtual assistant for steering. Brazilian Journal of Development, 6(10), 78540–78549. https://doi.org/10.34117/bjdv6n10-330

Issue

Section

Original Papers