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Título: Desarrollo de algoritmo de visión artificial para detectar la somnolencia en conductores mineros de maquinaria pesada
Campo OCDE: https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.11.04
Fecha de publicación: 18-dic-2023
Institución: Universidad Privada del Norte
Resumen: Esta investigación tiene como objetivo principal desarrollar un algoritmo de visión artificial que detecte la somnolencia de conductores mineros de maquinaria pesada, utilizando una arquitectura de visión artificial con el software Python importando librerías de detección de rostro como shape_predictor_68_face_landmarks con el cual se detectará y se identificarán cada punto importante. En la etapa input se detectará el rostro con una cámara colocada en un punto estratégico del vehículo y/o máquina. Para luego el software detecte y mida los puntos requeridos. Se utilizó un umbral < 0.22 en un tiempo de 60 fps (1seg) para determinar si el individuo está parpadeando de manera continua o por cansancio, si éste fuera el caso se enviará un mensaje de alerta. En las pruebas realizadas obtuvimos resultados positivos promedios de 96.48%.
Enlace al repositorio: https://hdl.handle.net/11537/38307
Disciplina académico-profesional: Ingeniería Industrial
Institución que otorga el grado o título: Universidad Privada del Norte. Facultad de Ingeniería
Grado o título: Ingeniero Industrial
Jurado: Padilla Castro, Lucia Rosario; Calla Delgado, Victor Fernando; León León, Ryan Abraham
Fecha de registro: 12-nov-2024



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