Publicação
A system for drivers drowsiness detection
| Resumo: | A condução é uma atividade que requer concentração e um estado de atenção de alerta, pois em caso de distração ou sonolência pode levar a graves consequências. No entanto, o comportamento de conduzir num estado de fadiga, é subestimado por muitas pessoas. Além disso, para trabalhos como empresas transportadoras, os camionistas têm de levar a sua mercadoria ao destino o mais rápido possível e por vezes o descanso é evitado, levando a acidentes. Desta forma, torna-se pertinente o desenvolvimento de um sistema que consiga detetar sonolência nos condutores e que os alerte. Para a realização deste projeto foi então desenvolvido um sistema que deteta quando um condutor se encontra com sinais de sonolência, e para isso foram projetados dois modelos, utilizando visão por computador. O primeiro utiliza object detection para fazer um rastreio a regiões-chave como olhos, boca e cabeça. Para isto teve de ser construido um dataset e uma arquitetura de redes neuronais teve de ser escolhida, e o You Only Look Once (YOLO) foi a que se destacou e mais se adequou ao caso. O segundo modelo calcula os valores de Percentage of Eyelid Closure (PERCLOS) e Frequency of Open Mouth (FOM) de maneira a comparar com valores threshold para fazer um juízo final e dar o alerta. Com resultados bastante satisfatórios obtidos, testes foram efetuados numa Raspberry Pi, de forma a ver como o sistema construído se comportava num dispositivo com menos poder computacional. |
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| Autores principais: | Ferreira, Diogo Filipe Rodrigues |
| Assunto: | Sonolência Visão por computador Object detection YOLO PERCLOS FOM Drowsiness Computer vision |
| Ano: | 2022 |
| País: | Portugal |
| Tipo de documento: | dissertação de mestrado |
| Tipo de acesso: | acesso aberto |
| Instituição associada: | Universidade do Minho |
| Idioma: | inglês |
| Origem: | RepositóriUM - Universidade do Minho |
| Resumo: | A condução é uma atividade que requer concentração e um estado de atenção de alerta, pois em caso de distração ou sonolência pode levar a graves consequências. No entanto, o comportamento de conduzir num estado de fadiga, é subestimado por muitas pessoas. Além disso, para trabalhos como empresas transportadoras, os camionistas têm de levar a sua mercadoria ao destino o mais rápido possível e por vezes o descanso é evitado, levando a acidentes. Desta forma, torna-se pertinente o desenvolvimento de um sistema que consiga detetar sonolência nos condutores e que os alerte. Para a realização deste projeto foi então desenvolvido um sistema que deteta quando um condutor se encontra com sinais de sonolência, e para isso foram projetados dois modelos, utilizando visão por computador. O primeiro utiliza object detection para fazer um rastreio a regiões-chave como olhos, boca e cabeça. Para isto teve de ser construido um dataset e uma arquitetura de redes neuronais teve de ser escolhida, e o You Only Look Once (YOLO) foi a que se destacou e mais se adequou ao caso. O segundo modelo calcula os valores de Percentage of Eyelid Closure (PERCLOS) e Frequency of Open Mouth (FOM) de maneira a comparar com valores threshold para fazer um juízo final e dar o alerta. Com resultados bastante satisfatórios obtidos, testes foram efetuados numa Raspberry Pi, de forma a ver como o sistema construído se comportava num dispositivo com menos poder computacional. |
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