Detecção automática de sonolência em condutores de veículos utilizando redes neurais artificiais

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Salles , Arthur França
Data de Publicação: 2018
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Monografias da UFMT
Texto Completo: http://bdm.ufmt.br/handle/1/395
Resumo: Among the causes that lead to traffic accidents, the driver's drowsiness contributes with a considerable number of cases. Therefore, systems capable of identifying signs of drowsiness can help to reduce accidents. In this work, a system was proposed to evaluate the drowsiness of the driver by means of video classification, using Artificial Neural Networks (ANNs). The neural network was trained by using an artificially created database composed of videos of 49 subjects. An accuracy of 91.8% was obtained in the determination of drowsiness.
id UFMT-1_7ed6a3834ca6e8842cddbb213ea3250d
oai_identifier_str oai:localhost:1/395
network_acronym_str UFMT-1
network_name_str Biblioteca Digital de Monografias da UFMT
repository_id_str
spelling Detecção automática de sonolência em condutores de veículos utilizando redes neurais artificiaisCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAORedes neurais artificiaisConvolução e recorrênciaArtificial neural networksConvolution and recurrenceAmong the causes that lead to traffic accidents, the driver's drowsiness contributes with a considerable number of cases. Therefore, systems capable of identifying signs of drowsiness can help to reduce accidents. In this work, a system was proposed to evaluate the drowsiness of the driver by means of video classification, using Artificial Neural Networks (ANNs). The neural network was trained by using an artificially created database composed of videos of 49 subjects. An accuracy of 91.8% was obtained in the determination of drowsiness.Dentre as causas que levam a acidentes de trânsito, a sonolência do motorista contribui com um número considerável de casos. Consequentemente, sistemas capazes de identificar sinais de sonolência podem ajudar a reduzir os acidentes. Neste trabalho, um sistema foi proposto para avaliar a sonolência do motorista por meio de classificação de vídeo, utilizando Redes Neurais Artificiais (RNAs). A rede neural foi treinada usando uma base de dados artificialmente criada, composta por vídeos de 49 indivíduos. Foi obtido acurácia de 91,8% na determinação da sonolência.Universidade Federal de Mato GrossoBrasilInstituto de Ciências Exatas e da Terra (ICET) – AraguaiaUFMT CUA - AraguaiaCiência da Computação - CUASilva, Linder Cândido dahttp://lattes.cnpq.br/4624259452052347Silva, Linder Cândido dahttp://lattes.cnpq.br/4624259452052347Santos, Ivairton Monteirohttp://lattes.cnpq.br/2725945149876931Alonso, Ronaldo Luizhttp://lattes.cnpq.br/8264158628375283Salles , Arthur França2018-11-28T12:40:30Z2018-10-242018-11-28T12:40:30Z2018-10-19info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/datasetSALLES, Arthur França. Detecção automática de sonolência em condutores de veículos utilizando redes neurais artificiais  . 2018. 42 f. TCC (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Mato Grosso, Campus Universitário do Araguaia, Instituto de Ciências Exatas e da Terra, Barra do Garças, 2018.http://bdm.ufmt.br/handle/1/395porinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Biblioteca Digital de Monografias da UFMTinstname:Universidade Federal de Mato Grosso (UFMT)instacron:UFMT2018-11-30T06:00:39Zoai:localhost:1/395Biblioteca Digital de Monografiahttps://bdm.ufmt.br/PUBhttp://200.129.241.122/oai/requestopendoar:2018-11-30T06:00:39falseBiblioteca Digital de Monografiahttps://bdm.ufmt.br/PUBhttp://200.129.241.122/oai/requestbibliotecacentral@ufmt.br||opendoar:2018-11-30T06:00:39Biblioteca Digital de Monografias da UFMT - Universidade Federal de Mato Grosso (UFMT)false
dc.title.none.fl_str_mv Detecção automática de sonolência em condutores de veículos utilizando redes neurais artificiais
title Detecção automática de sonolência em condutores de veículos utilizando redes neurais artificiais
spellingShingle Detecção automática de sonolência em condutores de veículos utilizando redes neurais artificiais
Salles , Arthur França
CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
Redes neurais artificiais
Convolução e recorrência
Artificial neural networks
Convolution and recurrence
title_short Detecção automática de sonolência em condutores de veículos utilizando redes neurais artificiais
title_full Detecção automática de sonolência em condutores de veículos utilizando redes neurais artificiais
title_fullStr Detecção automática de sonolência em condutores de veículos utilizando redes neurais artificiais
title_full_unstemmed Detecção automática de sonolência em condutores de veículos utilizando redes neurais artificiais
title_sort Detecção automática de sonolência em condutores de veículos utilizando redes neurais artificiais
author Salles , Arthur França
author_facet Salles , Arthur França
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Silva, Linder Cândido da
http://lattes.cnpq.br/4624259452052347
Silva, Linder Cândido da
http://lattes.cnpq.br/4624259452052347
Santos, Ivairton Monteiro
http://lattes.cnpq.br/2725945149876931
Alonso, Ronaldo Luiz
http://lattes.cnpq.br/8264158628375283
dc.contributor.author.fl_str_mv Salles , Arthur França
dc.subject.por.fl_str_mv CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
Redes neurais artificiais
Convolução e recorrência
Artificial neural networks
Convolution and recurrence
topic CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
Redes neurais artificiais
Convolução e recorrência
Artificial neural networks
Convolution and recurrence
description Among the causes that lead to traffic accidents, the driver's drowsiness contributes with a considerable number of cases. Therefore, systems capable of identifying signs of drowsiness can help to reduce accidents. In this work, a system was proposed to evaluate the drowsiness of the driver by means of video classification, using Artificial Neural Networks (ANNs). The neural network was trained by using an artificially created database composed of videos of 49 subjects. An accuracy of 91.8% was obtained in the determination of drowsiness.
publishDate 2018
dc.date.none.fl_str_mv 2018-11-28T12:40:30Z
2018-10-24
2018-11-28T12:40:30Z
2018-10-19
dc.type.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/publishedVersion
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
info:eu-repo/semantics/dataset
format bachelorThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.uri.fl_str_mv SALLES, Arthur França. Detecção automática de sonolência em condutores de veículos utilizando redes neurais artificiais  . 2018. 42 f. TCC (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Mato Grosso, Campus Universitário do Araguaia, Instituto de Ciências Exatas e da Terra, Barra do Garças, 2018.
http://bdm.ufmt.br/handle/1/395
identifier_str_mv SALLES, Arthur França. Detecção automática de sonolência em condutores de veículos utilizando redes neurais artificiais  . 2018. 42 f. TCC (Graduação em Ciência da Computação) - Universidade Federal do Mato Grosso, Campus Universitário do Araguaia, Instituto de Ciências Exatas e da Terra, Barra do Garças, 2018.
url http://bdm.ufmt.br/handle/1/395
dc.language.iso.fl_str_mv por
language por
dc.rights.driver.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
eu_rights_str_mv openAccess
dc.publisher.none.fl_str_mv Universidade Federal de Mato Grosso
Brasil
Instituto de Ciências Exatas e da Terra (ICET) – Araguaia
UFMT CUA - Araguaia
Ciência da Computação - CUA
publisher.none.fl_str_mv Universidade Federal de Mato Grosso
Brasil
Instituto de Ciências Exatas e da Terra (ICET) – Araguaia
UFMT CUA - Araguaia
Ciência da Computação - CUA
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Biblioteca Digital de Monografias da UFMT
instname:Universidade Federal de Mato Grosso (UFMT)
instacron:UFMT
instname_str Universidade Federal de Mato Grosso (UFMT)
instacron_str UFMT
institution UFMT
reponame_str Biblioteca Digital de Monografias da UFMT
collection Biblioteca Digital de Monografias da UFMT
repository.name.fl_str_mv Biblioteca Digital de Monografias da UFMT - Universidade Federal de Mato Grosso (UFMT)
repository.mail.fl_str_mv bibliotecacentral@ufmt.br||
_version_ 1804658240181501952

Registros relacionados