Prototipo de sistema de visión artificial para detectar conductores descuidos.
Fecha
2019-11-27
Autores
Villanueva Betancour, Leonardo Alejandro
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Editor
Universidad Autónoma de Ciudad Juárez
Resumen
En la actualidad, los accidentes de tráfico son muy frecuentes, para contrarrestarlos se crean reglamentos de tránsito y vialidad, mientras que los fabricantes de vehículos emplean sus desarrollos tecnológicos en mantener a salvo los individuos dentro del automóvil. Aun así, los accidentes viales siguen ocurriendo, la razón es que mayoría de los accidentes viales son a
causa de los errores del conductor al manejar un vehículo, siendo más precisos la conducción descuidada puede desencadenar eventos fatídicos. Este proyecto de investigación se ha desarrollado un prototipo de sistema que por medio de la visión artificial evalué las acciones del conductor. Este prototipo consta de diferentes partes usando la librería de Python-OpenCV
se efectuó una configuración mono ocular de visión artificial, de manera subsecuente, por medio de redes neuronales convolucionales se crearon modelos de clasificación de imágenes, detectando cuando un conductor presta atención al entorno fuera del vehículo o dentro de este. Emitiendo alarmas visuales, por medio de OpenCV, y auditivas al momento de detectar
a un conductor descuidado. Finalizando con el proyecto se ejecutaron los modelos generados, para obtener una conclusión positiva en los resultados.
Descripción
Palabras clave
Redes neuronales convolucionales, aprendizaje profundo, clasificador de imágenes, conducción de vehículos.