Sistema inteligente de detección de somnolencia basado en visión e inteligencia artificiales para conductores

El proyecto de detección de somnolencia basado en visión artificial e inteligencia artificial para conductores tiene como objetivo la detección en tiempo real de sueño o somnolencia en los conductores, para así reducir más los accidentes viales, que en su mayoría se deben a casos de micro sueños y somnolencia al volante, con este sistema se busca evitar esto con la ayuda de detección en tiempo real del rostro del conductor y un análisis del estado de sus ojos, obteniendo un mapeado del ojo para definir si esta cerrado o abierto sus y dependiendo del tiempo de cierre del ojo encender una alerta sonora al conductor, y una alerta por correo al supervisor de la empresa o del negocio para estar al tanto de lo que sucedió. Problema: la somnolencia al volante es un caso de accidente muy frecuente en las vías del mundo, generando pérdidas de vidas humanas y de bienes materiales, se requiere un sistema que permita a alertar a los conductores cuando están presentando cuadros de somnolencia en tiempo real para evitar accidentes. Objetivo: El objetivo de este proyecto es desarrollar un sistema que detecte la somnolencia en tiempo real utilizando tecnologías de visión computacional y aprendizaje automático, con el fin de mejorar la seguridad vial y prevenir accidentes provocados por la fatiga al volante. Metodología: La metodología se basa en el uso de la cámara web para obtener las imágenes del rostro y de librerías en Python para lograr una detección inmediata y eficaz, es el caso de las librerías Mediapipe, OpenCV, pygame que se utilizan para obtener y analizar puntos claves del ojo que permiten determinar el estado del ojo, también nos permiten realizar operaciones matemáticas y la reproducción de sonidos de alarma para alertar al conductor, también se utiliza el modelo YOLO que es de fundamental ayuda para detectar el rostro para luego poder se analiza por zonas, por otro lado se utilizan librerías como smtplib, threading, entre otras que nos permiten hacer el envío de un correo con un mensaje con la hora, fecha y una foto del incidente crucial para alertar al supervisor. Resultados esperados: se espera que el sistema implementado permita una detección en tiempo real y exacta del rostro y ojos del conductor, y que sea capaz de identificar rápidamente el momento en que el conductor se encuentre en un estado de somnolencia, para poder alertarlo a tiempo y evitar accidentes en la vía. Impacto: este proyecto tiene un impacto importante en la vida real, sobre todo para los conductores. Al detectar cuando alguien se está quedando dormido al volante, ayuda a evitar accidentes que pueden costar vidas y causar daños materiales. Con este sistema se busca, no solo se proteger los bienes, sino también la vida de las personas que van en el vehículo y de otros en la vía. Y en el ámbito profesional se nota un impacto al ver que una herramienta en los sistemas informáticos permite soluciones en campos diferentes a este, pero que a la seguridad en estos campos y permite seguir escalando para que sea un sistema más preciso y elabora permitiendo su uso en muchas áreas más.

• Autores: Guerron Obando, Fernanda Camila; Pitacuar Mejía, Miguel Antonio
• Tipo de recurso: Trabajo de grado de pregrado
• Fecha de publicación: 2025
• Institución: Corporación Universitaria Remington
• Repositorio: Repositorio institucional Uniremington
• Idioma: spa
• OAI Identifier: oai:repositorio.uniremington.edu.co:123456789/7128
• Acceso en línea: https://repositorio.uniremington.edu.co/handle/123456789/7128
• Palabra clave: Detección de somnolencia; Seguridad vial; Visión computacional; Conductores; Inteligencia artificial; Inteligencia artificial; Accidentes de tránsito; Seguridad vial
• Rights: openAccess
• License: Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)