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La prevenzione degli incidenti stradali causati dalla sonnolenza dei conducenti è fondamentale per la sicurezza stradale. A tal fine, è necessario rilevare la sonnolenza durante la guida. Il processo di rilevamento prevede il monitoraggio dei movimenti oculari, della posizione della testa e delle espressioni facciali del conducente. I più recenti progressi nella computer vision e nell'apprendimento automatico consentono di rilevare i segnali di sonnolenza in tempo reale. Il nostro obiettivo è creare un sistema di rilevamento della sonnolenza che avvisi i conducenti prima che sia troppo tardi…mehr

Produktbeschreibung
La prevenzione degli incidenti stradali causati dalla sonnolenza dei conducenti è fondamentale per la sicurezza stradale. A tal fine, è necessario rilevare la sonnolenza durante la guida. Il processo di rilevamento prevede il monitoraggio dei movimenti oculari, della posizione della testa e delle espressioni facciali del conducente. I più recenti progressi nella computer vision e nell'apprendimento automatico consentono di rilevare i segnali di sonnolenza in tempo reale. Il nostro obiettivo è creare un sistema di rilevamento della sonnolenza che avvisi i conducenti prima che sia troppo tardi per un incidente. Questo sistema può essere incorporato nei veicoli e nei dispositivi personali, fornendo una soluzione efficace per ridurre la minaccia della guida in stato di sonnolenza. In conclusione, il sistema di rilevamento della sonnolenza del conducente proposto con Raspberry Pi fornisce una soluzione affidabile ed economica per migliorare la sicurezza stradale. Rilevando e avvisando il conducente del suo stato di sonnolenza, il sistema può prevenire gli incidenti causati dalla guida in stato di sonnolenza, riducendo il rischio di lesioni e morti sulla strada.
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.