Desarrollo de una aplicación móvil para la detección de la somnolencia de conductores de vehículos aplicando inteligencia artificial. - Luzón Sánchez, Andrés Gonzalo (Machala: Universidad Técnica de Machala, 2023)
Today, complex data processing and decision making are limited by the large amount of data generated by humans and machines. Machine learning, part of artificial intelligence, is essential for making complex decisions. Facial recognition has various practical applications, such as security, authentication, commerce, health, entertainment and marketing, including identifying unknown people and personalizing offers. In road safety, it could be used in vehicles to detect driver distractions, fatigue or drowsiness, often caused by long periods of driving, lack of rest, sleep deprivation, irregular schedules and sleep disorders, with potentially life-threatening consequences. For this reason, it is proposed to use artificial intelligence to detect signs of drowsiness in drivers and activate a preventive alarm. This improves road safety and reduces costs, benefiting all drivers, even in low-end vehicles. For the development of the mobile application, the Mobil-D methodology was used, where, in chapter II, the procedure carried out according to the phases that this methodology has is shown. The survey was used as the main technique and a Microsoft 365 form was used as an instrument, in which the level of satisfaction of the respondents with respect to the use of the mobile application was analyzed and appreciated. To measure the degree of satisfaction, the Likert scale immersed in the questions posed was used. Finally, after the completion of the prototype evaluation, chapter III shows the conclusions, recommendations and future work. Among the conclusions, the completion of the application stands out, which demonstrates the viability and effectiveness of using advanced tools such as artificial intelligence to address real challenges in society. Among the recommendations, we talk about detecting drowsiness in drivers using artificial intelligence and facial recognition. It is recommended to collect various data, use convolutional neural networks and train to detect subtle signs of drowsiness, such as eye closure or changes in blinking.
En la actualidad, el procesamiento de datos complejos y la toma de decisiones se ven limitados por la gran cantidad de datos generados por humanos y máquinas. El aprendizaje automático, parte de la inteligencia artificial, es esencial para tomar decisiones complejas. El reconocimiento facial tiene diversas aplicaciones prácticas, como seguridad, autenticación, comercio, salud, entretenimiento y marketing, incluyendo la identificación de personas desconocidas y la personalización de ofertas. En seguridad vial, se podría usar en vehículos para detectar distracciones, fatiga o somnolencia del conductor, a menudo causados por largos periodos de conducción, falta de descanso, privación de sueño, horarios irregulares y trastornos del sueño, con consecuencias potencialmente mortales. Por esta razón se propone utilizar la inteligencia artificial para detectar signos de somnolencia en conductores y activar una alarma preventiva. Esto mejora la seguridad vial y reduce costos, beneficiando a todos los conductores, incluso en vehículos de gama baja. Para el desarrollo de la aplicación móvil se empleó de la metodología Mobil-D, donde, en el capítulo II, se muestra el procedimiento llevado a cabo según las fases que esta metodología tiene. Como técnica principal se utilizó la encuesta y como instrumento un formulario de Microsoft 365, en el que se analizó y apreció el nivel de satisfacción de los encuestados con respecto a la utilización de la aplicación móvil. Para medir el grado de satisfacción se usó la escala de Likert inmerso en las preguntas planteadas. Finalmente, tras la culminación de la evaluación del prototipo, en el capítulo III, se muestran las conclusiones, recomendaciones y los trabajos a futuro. Entre las conclusiones, resaltan la finalización de la aplicación que demuestra la viabilidad y efectividad de utilizar herramientas avanzadas como la inteligencia artificial para abordar desafíos reales en la sociedad. Entre las recomendaciones se habla acerca de la detección de somnolencia en conductores mediante inteligencia artificial y reconocimiento facial, se recomienda recopilar datos variados, usar redes neuronales convolucionales y entrenar para detectar signos sutiles de somnolencia, como el cierre de ojos o cambios en el parpadeo.
Keywords: APLICACION MOVIL; DETECCION DE SOMNOLENCIA EN CONDUCTOR; RECONOCIMIENTO FACIAL; RED NEURONAL INTELIGENTE