Please use this identifier to cite or link to this item: http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/28993
metadata.teses.dc.title: Sistema embarcado para o monitoramento da sonolência e assistência ao condutor
metadata.teses.dc.title.alternative: Embedded system for drowsiness monitoring and driver assistance
metadata.teses.dc.creator: Soares, Gabriel Cambraia
metadata.teses.dc.creator.Lattes: http://lattes.cnpq.br/4693200125214982
metadata.teses.dc.contributor.advisor1: Miranda Neto, Arthur de
metadata.teses.dc.contributor.advisor-co1: Lima, Danilo Alves de
metadata.teses.dc.contributor.referee1: Paiva, Leonardo Silveira
metadata.teses.dc.contributor.referee2: Silva, Renato Ramos da
metadata.teses.dc.contributor.referee3: Vitor, Giovani Bernardes
metadata.teses.dc.subject: Sono – Identificação biométrica – Algorítmos computacionais
Olhos – Movimentos – Medição
Sistemas avançados de assistência ao motorista
Sleep – Biometric identification – Computer algorithms
Eye – Movements – Measurement
Advanced driver assistance systems
metadata.teses.dc.date.issued: 5-Apr-2018
metadata.teses.dc.description.sponsorship: Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal do Ensino Superior (CAPES)
metadata.teses.dc.identifier.citation: SOARES, G. C. Sistema embarcado para o monitoramento da sonolência e assistência ao condutor. 2018. 72 p. Dissertacão (Mestrado em Engenharia de Sistemas e Automação)-Universidade Federal de Lavras, Lavras, 2018.
metadata.teses.dc.description.resumo: Com o avanço da tecnologia e o elevado número de acidentes envolvendo veículos terrestres causados por adormecimento, sistemas assistenciais vêm sendo desenvolvidos para monitorar características de condutores que indicam sonolência. Paralelamente, a ascensão da tecnologia relacionada aos smartphones e a sua propagação nas diversas camadas socioeconômicas é uma boa oportunidade para a difusão dos sistemas assistenciais, uma vez que grande parte dos módulos de identificação de sonolência são embarcados em veículos modernos. Sendo assim, este trabalho propõe o desenvolvimento de uma aplicação em smartphone para o monitoramento da sonolência e do adormecimento do condutor, com base na análise do estado de seus olhos segundo o indicador PERCLOS. A identificação dos olhos é feita por classificadores do tipo Local Binary Pattern, com a vantagem de serem rápidos e de baixa complexidade computacional, requisito muito importante em aplicações móveis. Estes foram treinados com conjuntos de dados específicos e testados por quatro indivíduos, diversificados em idade, gênero e tonalidade dos olhos, em um ambiente com iluminação natural. A ocorrência de falsos positivos foi nula e as acurácias médias dos classificadores de olhos abertos e fechados foram de 84,16% e 73,23%, respectivamente. A identificação da sonolência foi avaliada em um experimento composto por condutores vigilantes, acordados há duas horas, e sonolentos, acordados há dezoito horas. O PERCLOS de pessoas sonolentas apresentou um valor médio 209,78% superior ao de pessoas vigilantes, e foi claramente notado o sintoma de lentidão da abertura dos olhos durante o piscar de pessoas sonolentas. O sistema de detecção de adormecimento proposto opera em intervalos curtos de tempo e emite alertas nos eventos em que os olhos fechados correspondem a pelo menos 90% do valor total de olhos encontrados. Foram alcançados bons resultados na identificação do adormecimento, uma vez que nas dez simulações praticadas a detecção foi cometida, com um tempo médio de 2,034 segundos. Para o futuro, a aplicação será aprimorada com uma melhor interface com o usuário e integração de outras informações, como a velocidade do veículo, para manter uma interação eficiente com o condutor.
metadata.teses.dc.description.abstract: With the advancement of technology and the high number of accidents involving land vehicles caused by drowsiness, assistance systems have been developed to monitor characteristics of drivers that indicate drowsiness. At the same time, the rise of technology related to smartphones and their spread in the different socioeconomic layers is a good opportunity for the diffusion of assistance systems, since most of the drowsiness identification modules are shipped in modern vehicles. Thus, this work proposes the development of a smartphone application for the monitoring of driver's drowsiness and sleepiness, based on the analysis of the state of their eyes according to PERCLOS indicator. The identification of the eyes is done by Local Binary Pattern classifiers, with the advantage of being fast and of low computational complexity, a very important requirement in mobile applications. These were trained with specific data sets and tested by four individuals, diversified in age, gender, and tonality of the eyes, in an environment with natural light. The occurrence of false positives was null and the average accuracy of open and closed classifiers was 84.16% and 73.23%, respectively. The identification of drowsiness was evaluated in an experiment composed by vigilant drivers, who had been awake for two hours and drowsy, who had been awake for eighteen hours. The PERCLOS of drowsy people presented an average value of 209.78% higher than that of vigilantes, and the symptom of sluggishness of the eyes during the blink of drowsy people was clearly noticed. The proposed sleepiness detection system operates at short intervals and alerts on events where closed eyes correspond to at least 90% of the total eyes found. Good results were obtained in the identification of the sleepiness, since in the ten simulations practiced the detection was committed, with an average time of 2.034 seconds. In the future, the application will be improved with a better user interface and integration of other information, such as vehicle speed, to maintain an efficient interaction with the driver.
metadata.teses.dc.identifier.uri: http://repositorio.ufla.br/jspui/handle/1/28993
metadata.teses.dc.publisher: Universidade Federal de Lavras
metadata.teses.dc.language: por
Appears in Collections:DEG - Engenharia de Sistemas e Automação - Mestrado (Dissertações)



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