Resumen

La fatiga al volante es uno de los factores más importantes en los accidentes de tráfico. En este artículo, proponemos una estrategia mejorada y un sistema práctico para detectar la fatiga al volante basado en la visión artificial y el algoritmo Adaboost. Los clasificadores de caras y ojos se entrenan previamente mediante el algoritmo Adaboost. La estrategia propuesta detecta primero la cara de forma eficiente mediante clasificadores de cara frontal y cara desviada. A continuación, se determina la región candidata del ojo en función de la distribución geométrica de los órganos faciales. Por último, se utilizan clasificadores entrenados de ojos abiertos y ojos cerrados para detectar ojos en la región candidata de forma rápida y precisa. Los índices consistentes en PERCLOS y duración del estado cerrado se extraen en tiempo real de los fotogramas de vídeo. Además, el sistema se trasplanta a un dispositivo inteligente, es decir, un smartphone o una tableta, gracias a su propia cámara y a sus potentes prestaciones de cálculo. Las pruebas prácticas demostraron que el sistema propuesto puede detectar la fatiga del conductor en tiempo real y con gran precisión. Dado que el sistema se ha implantado en un dispositivo inteligente portátil, podría utilizarse ampliamente para la detección de la fatiga del conductor en la vida cotidiana.

• Materias:Redes de sensores Sensores inalámbricos Sistema de sensores Sensor inteligente Sensores electroquímicos
• Subjects:Sensor networks Wireless sensors Sensor system Intelligent sensor Electrochemical sensors
• Palabras claves:cara, sistema, algoritmo adaboost, región candidata, tiempo real, dispositivo inteligente portátil, potente rendimiento de cálculo, clasificadores, estrategia, fatiga al volante
• Keywords:face, system, adaboost algorithm, candidate region, real time, portable smart device, powerful calculation performance, classifiers, strategy, driving fatigue