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Detección de la somnolencia del conductor mediante Raspberry Pi - Potluri, Tejaswi
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Evitar los accidentes de tráfico causados por conductores somnolientos es crucial para la seguridad vial. Para lograrlo, es necesario detectar la somnolencia durante la conducción. El proceso de detección implica controlar los movimientos oculares, la posición de la cabeza y las expresiones faciales del conductor. Los últimos avances en visión por ordenador y aprendizaje automático permiten detectar los signos de somnolencia en tiempo real. Nuestro objetivo es crear un sistema de detección de la somnolencia que alerte a los conductores antes de que sea demasiado tarde para que se produzca un…mehr

Produktbeschreibung
Evitar los accidentes de tráfico causados por conductores somnolientos es crucial para la seguridad vial. Para lograrlo, es necesario detectar la somnolencia durante la conducción. El proceso de detección implica controlar los movimientos oculares, la posición de la cabeza y las expresiones faciales del conductor. Los últimos avances en visión por ordenador y aprendizaje automático permiten detectar los signos de somnolencia en tiempo real. Nuestro objetivo es crear un sistema de detección de la somnolencia que alerte a los conductores antes de que sea demasiado tarde para que se produzca un accidente. Este sistema puede incorporarse a vehículos, dispositivos personales, proporcionando una solución exitosa para reducir la amenaza de la conducción somnolienta. En conclusión, el sistema de detección de somnolencia del conductor propuesto utilizando Raspberry Pi proporciona una solución fiable y rentable para mejorar la seguridad vial. Al detectar y alertar al conductor de su somnolencia, el sistema puede prevenir accidentes causados por la conducción somnolienta, reduciendo el riesgo de lesiones y muertes en la carretera.
Autorenporträt
Tejaswi Potluri est un bon chercheur en vision par ordinateur. Elle a publié 10 articles dans des revues réputées telles que Springer, Elsevier, Scopus, Web of Science. Elle a donné de nombreuses sessions dans des universités réputées sur la vision par ordinateur, le traitement vidéo et les pratiques d'enseignement et d'apprentissage.