Implementación de un sistema piloto para la detección de cansancio en conductores mediante Machine Learning.

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dc.contributor.advisorOrjuela Vargas, Sergio Alejandrospa
dc.contributor.authorGuarnizo Rengifo, Cristian Davidspa
dc.contributor.authorCortes Silvestre, Danilospa
dc.creator.cedula20441821406spa
dc.creator.cedula20441826461spa
dc.date.accessioned2024-03-14T23:47:01Z
dc.date.available2024-03-14T23:47:01Z
dc.date.issued2023-11-27spa
dc.description.abstractFatigue in drivers has become a significant issue in terms of road safety. To address the car accidents caused by microsleep episodes, facial and body detection methods are employed using machine learning-based tools, allowing constant monitoring of facial expressions and body movements to generate alerts. However, when focusing on the average driver's environment, the availability of resources and new technology applications is limited.eng
dc.description.abstractEl cansancio en conductores se ha convertido en un problema de gran relevancia en términos de seguridad vial. Por tal motivo una opción para contrarrestar los accidentes automovilísticos ocasionados por micro sueños se emplean métodos de detección facial y corporal usando herramientas basadas en machine LearNing que permiten la vigilancia constante de las expresiones faciales y los movimientos corporales con el propósito de generar una alerta. Sin embargo, cuando nos enfocamos en el entorno de conductores promedio la disponibilidad de recursos y aplicaciones de nuevas tecnologías se ve limitada.spa
dc.description.degreelevelPregradospa
dc.description.degreenameIngeniero(a) Electrónico(a)spa
dc.description.degreetypeProyectospa
dc.description.notesPresencialspa
dc.identifier.bibliographicCitationArena, C. (2022). 7 desventajas de la inteligencia artificial que todo el mundo debería conocer. LIBERTIES.spa
dc.identifier.bibliographicCitationBerlanga, C. (s.f.). Las imágenes. Poco especializados Paint Imaging Más especializados Paint Shop Pro Photoshop. .spa
dc.identifier.bibliographicCitationBoyle, L. N. (2008). Rendimiento del conductor en los momentos que rodean un microsueño. Lowa,Estados Unidos: Departamento de Ingeniería Mecánica e Industrial, Universidad de Iowa,.spa
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dc.identifier.bibliographicCitationcuevas, e. (2010). Procesamiento digital de imagenes usando MATLAB Y SIMULINKspa
dc.identifier.bibliographicCitationDesarrollo de un Sistema de Detección de Movimiento basado en Flujo Óptico en Raspberry Pi. (s.f.).spa
dc.identifier.bibliographicCitationDiferencia entre el aprendizaje automático y las redes neuronales. (s/f). La diferencia entre objetos y términos similares. (16 de Marzo de 2018). https://es.differkinome.com/. Obtenido de https://es.differkinome.com/articles/technology/difference-betweenmachine-learning-and-neural-networks.htmlspa
dc.identifier.bibliographicCitationFlores, D. W. (s.f.). Análisis de Imágenes Digitales Fundamentos de la imagen digital .spa
dc.identifier.bibliographicCitationFlores, N. (2022). Cross validation: qué es y su relación con machine learning.spa
dc.identifier.bibliographicCitationFundacion_CEA. (s.f.). somnolencia y conduccionspa
dc.identifier.instnameinstname:Universidad Antonio Nariñospa
dc.identifier.reponamereponame:Repositorio Institucional UANspa
dc.identifier.repourlrepourl:https://repositorio.uan.edu.co/spa
dc.identifier.urihttp://repositorio.uan.edu.co/handle/123456789/9592
dc.language.isospaspa
dc.publisherUniversidad Antonio Nariñospa
dc.publisher.campusIbaguéspa
dc.publisher.facultyFacultad de Ingeniería Mecánica, Electrónica y Biomédicaspa
dc.publisher.programIngeniería Electrónicaspa
dc.rightsAcceso abierto
dc.rights.accessrightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessspa
dc.rights.coarhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2spa
dc.rights.licenseAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International (CC BY-NC-ND 4.0)spa
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/spa
dc.subjectmachine learninges_ES
dc.subjectjetson tx2es_ES
dc.subjectsistema pilotoes_ES
dc.subject.keywordmachine learninges_ES
dc.subject.keywordjetson tx2es_ES
dc.subject.keywordpilot systemes_ES
dc.titleImplementación de un sistema piloto para la detección de cansancio en conductores mediante Machine Learning.es_ES
dc.typeTrabajo de grado (Pregrado y/o Especialización)spa
dc.type.coarhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fspa
dc.type.coarversionhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85
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dcterms.audienceEspecializadaspa
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Trabajo de grado
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