Protótipo de um sensor de fadiga com detecção de pontos faciais

Luiz Inácio Chaves, Wylliam Salviano Gongora, Michelli Cristina Galli, Thiago Berticelli Ló, André Luiz do Nascimento Moura, Gustavo Henrique Silveira Manoel, Jorge Luiz de Oliveira Pinto, Pedro Henrique Mauloni
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Abstract

Resumo No Brasil, muitos acidentes de trânsito são registrados anualmente. Estatísticas indicam que cerca de 60% desses acidentes decorrem de sono e cansaço. O uso da tecnologia reduz em até 86% dos potenciais acidentes. Diante disso, um protótipo de um sistema embarcado foi desenvolvido, visando à detecção da fadiga. O objetivo é detectar o sinal de exaustão por meio de um sistema embarcado. A partir disso, o sistema emite um alerta, sugerindo ao condutor que pare e descanse. O módulo é composto por um sistema embarcado do modelo Raspberry Pi 3, utilizando a câmera Pi Camera V2, um LED e um Buzzer. A linguagem Python foi utilizada, acrescida das bibliotecas OpenCV e DLIB. Após a análise do sistema, a métrica R² dos testes, variando o Frame check foi 0,981, já para o Frame width foi 0,8779. Os resultados obtidos com o protótipo demonstraram latência de resposta inferior a dois (2) segundos. Palavras-chave: acidentes de trânsito; detecção facial; sensor de fadiga. Abstract In Brazil, many traffic accidents are recorded annually. Statistics indicate that about 60% of these accidents are due to sleep and fatigue. The use of technology reduces potential accidents by up to 86%. In view of this, a prototype of an embedded system was developed, aiming at fatigue detection. The objective is to detect the exhaustion signal through an embedded system. From this, the system issues an alert, suggesting the driver to stop and rest. The module consists of an embedded system of the Raspberry Pi 3 model, using the Pi Camera V2 camera, an LED and a Buzzer. The Python language was used, plus the OpenCV and DLIB libraries. After analyzing the system, the R² metric of the tests varying the Frame check was 0.981, while for the Frame width it was 0.8779. The results obtained with the prototype showed response latency of less than two (2) seconds. Keywords: traffic accident; facial detection; fatigue sensor.
具有面部点检测功能的疲劳传感器原型
在巴西,每年都有许多交通事故的记录。统计数据显示,大约60%的事故是由睡眠和疲劳造成的。技术的使用减少了86%的潜在事故。因此,开发了一种用于疲劳检测的车载系统原型。目标是通过嵌入式系统检测排气信号。然后,系统会发出警报,建议司机停下来休息。该模块由树莓派3模型的嵌入式系统组成,使用Pi Camera V2摄像头、LED和蜂鸣器。使用了Python语言,以及OpenCV和DLIB库。在系统分析后,测试的度量R²,改变帧检查为0.981,而帧宽度为0.8779。原型的结果显示响应延迟小于2秒。关键词:交通事故;面部检测;疲劳传感器。巴西,每年都有许多交通事故的记录。统计数据表明,大约60%的事故是由于睡眠和疲劳造成的。技术的使用使事故的可能性减少了86%。= =地理= =根据美国人口普查,这个县的面积为。它的目标是通过一个内置的系统来检测信号的消耗。= =地理= =根据美国人口普查,这个县的面积为。嵌入式系统的模块consistsπ3的模型,使用ip摄像机V2,一个LED灯和蜂鸣器。= =地理= =根据美国人口普查,这个县的面积为。= =地理= =根据美国人口普查,这个县的总面积为,其中土地和(0.984平方公里)水。的结果与原型显示响应latency obtained不到两(2)秒。关键词:交通事故;面部检测;fatigue传感器。
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