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dc.contributor.authorGarcía Paterna, Pedro Javier 
dc.date.accessioned2019-06-12T13:31:54Z
dc.date.available2019-06-12T13:31:54Z
dc.date.issued2019
dc.description.abstractEl objetivo general de este trabajo consiste en el desarrollo de un Sistema ADAS (Sistema Avanzado de Asistencia a la Conducción) orientado a la detección de fatiga en conductores, con el fin de mejorar la seguridad del automovilista minimizando el riesgo de ocasionar un accidente de tráfico. En el estado del arte se estudian los distintos dispositivos utilizados hasta el momento para la detección de signos de fatiga y se puede distinguir entre dos técnicas muy desiguales. La primera consiste en la detección de fatiga a través de medidas fisiológicas del conductor, como la frecuencia cardiaca, lo que conlleva que el conductor esté monitorizado continuamente. Este tipo de técnicas son difíciles de desarrollar ya que es complicado encontrar un patrón que indique signos de fatiga, además de que suelen ser métodos invasivos e incomodos para el conductor. En cambio, la otra técnica utiliza métodos no invasivos extrayendo medidas del comportamiento del conductor, como la frecuencia de parpadeo o la apertura de los ojos, así como parámetros de la conducción tales como los movimientos bruscos del volante o las correcciones de trayectoria que se ejecutan durante la conducción. En este proyecto se utilizarán técnicas no invasivas con el fin de obtener distintos parámetros del conductor, a través del procesado de imágenes obtenidas en tiempo real desde una única cámara enfocada hacia el rostro del mismo. Estos parámetros pueden ser numerosos, pero con objeto de realizar un software ágil y robusto se han seleccionado los siguientes. o Apertura de los ojos o PERCLOS. o Detección de bostezos. Una vez obtenidos los parámetros del automovilista, el siguiente paso consistirá en calcular una estimación del estado de fatiga del conductor en función de las medidas anteriores. Para el desarrollo del software de detección y procesado de imagen se utilizará la librería OpenCV 4.0.0 para Python 3.es_ES
dc.formatapplication/pdfes_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.rightsAtribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 España*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/*
dc.title.alternativeDevelopment of an intelligent fatigue detection system in driverses_ES
dc.titleDesarrollo de un sistema inteligente de detección de fatiga en conductoreses_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_ES
dc.subjectInteligencia artificiales_ES
dc.subjectArtificial intelligencees_ES
dc.subjectEfectos fisiológicoses_ES
dc.subjectPhysiological effectses_ES
dc.subject.otherLenguajes y Sistemas Informáticoses_ES
dc.contributor.advisorRosique Contreras, María Francisca 
dc.contributor.advisorLosilla, Fernando 
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10317/7793
dc.description.centroEscuela Técnica Superior de Ingeniería de Telecomunicaciónes_ES
dc.contributor.departmentTecnologías de la Información y las Comunicacioneses_ES
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses
dc.description.universityUniversidad Politécnica de Cartagenaes_ES
dc.subject.unesco1203.04 Inteligencia Artificiales_ES


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Atribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 España
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