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

Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International (CC BY-NC-ND 4.0)Orjuela Vargas, Sergio AlejandroGuarnizo Rengifo, Cristian DavidCortes Silvestre, Danilo2024-03-142024-03-142023-11-27http://repositorio.uan.edu.co/handle/123456789/9592Fatigue 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.El 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.spaAcceso abiertomachine learningjetson tx2sistema pilotoImplementación de un sistema piloto para la detección de cansancio en conductores mediante Machine Learning.Trabajo de grado (Pregrado y/o Especialización)machine learningjetson tx2pilot systeminfo:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Arena, C. (2022). 7 desventajas de la inteligencia artificial que todo el mundo debería conocer. LIBERTIES.Berlanga, C. (s.f.). Las imágenes. Poco especializados Paint Imaging Más especializados Paint Shop Pro Photoshop. .Boyle, 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,.CONCEPTOS BASICOS SOBRE REDES NEURONALES . (s.f.). Obtenido de https://grupo.us.es/gtocoma/pid/pid10/RedesNeuronales.htmcuevas, e. (2010). Procesamiento digital de imagenes usando MATLAB Y SIMULINKDesarrollo de un Sistema de Detección de Movimiento basado en Flujo Óptico en Raspberry Pi. (s.f.).Diferencia 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.htmlFlores, D. W. (s.f.). Análisis de Imágenes Digitales Fundamentos de la imagen digital .Flores, N. (2022). Cross validation: qué es y su relación con machine learning.Fundacion_CEA. (s.f.). somnolencia y conduccioninstname:Universidad Antonio Nariñoreponame:Repositorio Institucional UANrepourl:https://repositorio.uan.edu.co/