DROWSENSE: DETECÇÃO DE SONOLÊNCIA UTILIZANDO VISÃO COMPUTACIONAL
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2024-12-17
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Resumo
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.