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.
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