DROWSENSE: DETECÇÃO DE SONOLÊNCIA UTILIZANDO VISÃO COMPUTACIONAL
| dc.contributor.advisor | Prof. Ma. Patrícia Salles Maturana de Souza | |
| dc.contributor.author | LUCAS ANTÔNIO LEMES | |
| dc.date.accessioned | 2024-12-17T13:38:11Z | |
| dc.date.available | 2024-12-17T13:38:11Z | |
| dc.date.issued | 2024-12-17 | |
| dc.description.abstract | 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. | |
| dc.identifier.uri | https://repositorio.unifev.edu.br/handle/123456789/303 | |
| dc.language.iso | pt | |
| dc.title | DROWSENSE: DETECÇÃO DE SONOLÊNCIA UTILIZANDO VISÃO COMPUTACIONAL | |
| dc.type | TCC |
