Detección del estado fisiológico de los ojos en Conductores mediante técnicas de visión artificial

RESUMEN En las últimas décadas, la cantidad de accidentes de tránsito debido a la fatiga o somnolencia del conductor ha provocado cuantiosas pérdidas humanas y materiales. A su vez, la venta en el parque automotor se ha masificado lo cual indica que posiblemente en los siguientes años si no se toma...

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Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Ale Ale,Neisser, Fabián,Junior
Lenguaje:	Spanish / Castilian
Publicado:	Universidad de Tarapacá. 2019
Materias:	Detección de fatiga visión artificial machine learning descriptor HOG CEW dataset
Acceso en línea:	http://www.scielo.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0718-33052019000400564
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spelling	oai:scielo:S0718-330520190004005642020-01-29Detección del estado fisiológico de los ojos en Conductores mediante técnicas de visión artificialAle Ale,NeisserFabián,Junior Detección de fatiga visión artificial machine learning descriptor HOG CEW dataset RESUMEN En las últimas décadas, la cantidad de accidentes de tránsito debido a la fatiga o somnolencia del conductor ha provocado cuantiosas pérdidas humanas y materiales. A su vez, la venta en el parque automotor se ha masificado lo cual indica que posiblemente en los siguientes años si no se toma las medidas pertinentes para detectar la fatiga existirá un incremento en los accidentes automovilísticos. Este trabajo de investigación propone el desarrollo de un sistema de detección de fatiga en los conductores que permita alertar sobre sobre su estado mientras esté conduciendo mediante el uso de técnicas de visión artificial y machine learning. Las técnicas de estos dos campos de estudio se interceptan para generar modelos supervisados con un alto rendimiento al momento de clasificar el estado de fatiga en los conductores. En este estudio se ha trabajado con un dataset de imágenes frontales enfocándonos en la característica fisiológica de los ojos obteniendo resultados preliminares prometedores en la detección de fatiga en tiempo real.info:eu-repo/semantics/openAccessUniversidad de Tarapacá.Ingeniare. Revista chilena de ingeniería v.27 n.4 20192019-12-01text/htmlhttp://www.scielo.cl/scielo.php?script=sci_arttext&pid=S0718-33052019000400564es10.4067/S0718-33052019000400564
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Detección del estado fisiológico de los ojos en Conductores mediante técnicas de visión artificial

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