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La prévention des accidents de la route causés par des conducteurs somnolents est cruciale pour la sécurité routière. Pour ce faire, il est nécessaire de détecter la somnolence au volant. Le processus de détection consiste à surveiller les mouvements oculaires, la position de la tête et les expressions faciales du conducteur. Les dernières avancées en matière de vision par ordinateur et d'apprentissage automatique permettent de détecter les signes de somnolence en temps réel. Notre objectif est de créer un système de détection de la somnolence qui alerte les conducteurs avant qu'il ne soit…mehr

Produktbeschreibung
La prévention des accidents de la route causés par des conducteurs somnolents est cruciale pour la sécurité routière. Pour ce faire, il est nécessaire de détecter la somnolence au volant. Le processus de détection consiste à surveiller les mouvements oculaires, la position de la tête et les expressions faciales du conducteur. Les dernières avancées en matière de vision par ordinateur et d'apprentissage automatique permettent de détecter les signes de somnolence en temps réel. Notre objectif est de créer un système de détection de la somnolence qui alerte les conducteurs avant qu'il ne soit trop tard pour qu'un accident se produise. Ce système peut être incorporé dans les véhicules et les appareils personnels, offrant ainsi une solution efficace pour réduire la menace de la somnolence au volant. En conclusion, le système de détection de la somnolence du conducteur proposé, qui utilise le Raspberry Pi, constitue une solution fiable et rentable pour améliorer la sécurité routière. En détectant la somnolence du conducteur et en l'alertant, le système peut prévenir les accidents causés par la somnolence au volant, réduisant ainsi le risque de blessures et de décès sur la route.
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.