DETECÇÃO DE FADIGA A PARTIR DA ANÁLISE DE IMAGENS FACIAIS

Autores

  • Fernando de Almeida Noronha Universidade do Oeste Paulista - Unoeste
  • Leandro Luiz de Almeida Universidade do Oeste Paulista
  • Francisco Assis da Silva Universidade do Oeste Paulista - Unoeste
  • Flávio Pandur Albuquerque Cabral Universidade do Oeste Paulista - Unoeste
  • Robson Augusto Siscoutto Universidade do Oeste Paulista - Unoeste

Palavras-chave:

Fadiga; Processamento de Imagens; Visão Computacional

Resumo

Grande número de acidentes e prejuízos causados pela presença da fadiga em pessoas fez com que a preocupação em relação a esse tema apresentasse uma atenção maior nesses últimos anos. Estudar e desenvolver técnicas capazes de detectar a fadiga em um usuário se tornou possível graças a evolução contínua da tecnologia e da visão computacional.

     O processamento de imagem se tornou uma forte ferramenta, pois seu uso não interfere na condução do veículo, contudo, existem interferências que dificultam a análise do condutor por meio da visão computacional, essas interferências são difíceis de controlar pois envolvem a luminosidade do ambiente, custo do poder computacional da ferramenta e objetos desnecessários no ambiente.

     Foram utilizadas as técnicas de visão computacional: Template Matching, Transformada de Hough e Landmarks, linguagem Python com auxílio da biblioteca OpenCV e uso do hardware de baixo custo Raspberry. Os resultados foram satisfatórios e mostram que a junção de técnicas adequadas e luminosidade controlada torna possível detectar fadigas e alertar o condutor com grande acurácia.

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Biografia do Autor

  • Leandro Luiz de Almeida, Universidade do Oeste Paulista

    Graduação em Ciência da Computação; Mestrado em Ciências Cartográficas (Aquisição, Processamento e Análise de Imagens Digitais); Doutorando em Engenharia Elétrica (Visão Computacional).

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Publicado

2019-07-31

Edição

Seção

Artigo Científico Original

Como Citar

DETECÇÃO DE FADIGA A PARTIR DA ANÁLISE DE IMAGENS FACIAIS. (2019). Colloquium Exactarum. ISSN: 2178-8332, 11(2), 34-45. https://journal.unoeste.br/index.php/ce/article/view/3168

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