Engenharia de Computação

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DROWSENSE: DETECÇÃO DE SONOLÊNCIA UTILIZANDO VISÃO COMPUTACIONAL
(2024-12-17) LUCAS ANTÔNIO LEMES; Prof. Ma. Patrícia Salles Maturana de Souza
A sonolência é um fator crítico em diversas situações que demandam atenção continua, como condução veicular e operação de máquinas, contribuindo para acidentes e perdas significativas. Este trabalho apresenta o desenvolvimento de um sistema de detecção de sonolência baseado em visão computacional e aprendizado de máquina. A abordagem adotada emprega redes neurais recorrentes para processar dados faciais extraídos por um modelo de análise facial, identificando sinais de sonolência de forma precisa e em tempo real. A solução proposta foca na análise de atributos faciais, como a abertura dos olhos e movimentos da boca, que são calculados a partir de vídeos e processados por um modelo Long Short-Term Memory (LSTM). A arquitetura do sistema inclui a captura de dados via webcam, uma API para processamento dos atributos e um dashboard para monitoramento centralizado. Ao combinar técnicas modernas de inteligência artificial com um sistema integrado, este projeto contribui para a prevenção de acidentes e abre novas possibilidades de aplicação em áreas críticas.