Detección de somnolencia utilizando técnicas de visión artificial en entornos móviles

Abstract

Este trabajo tiene como objetivo presentar el desarrollo e implementación de un dispositivo inteligente de detección de somnolencia en conductores empleando principalmente técnicas de visión artificial y una Raspberry Pi 4, con el fin de alertar al conductor y prevenir la ocurrencia de potenciales accidentes de tránsito. En primera instancia, se realizará una introducción a la temática abordada, junto los conceptos claves necesarios para el desarrollo del trabajo. Posteriormente, se hará mención sobre el desarrollo de los datasets, las comparativas y estudios de escalabilidad usando los modelos preentrenados MobileNeVt2 e InceptionV3, el proceso de detección de somnolencia empleando como técnicas de visión artificial los modelos de CNN mencionados y los clasificadores basados en cascadas de Haar, finalizando con las pruebas en la Raspberry Pi en un entorno real de conducción.