Desarrollo de un sistema embebido mediante el uso de técnicas de visión artificial para detección y alerta de somnolencia en conducción diurna en tiempo real

Abstract

Los accidentes de tránsito debido a la somnolencia representan una preocupante estadística en el país, la cual repercute en pérdidas económicas, materiales, lesiones graves y en el peor de los casos hasta la muerte. Es así como, en esta investigación se aborda el desarrollo de un prototipo que tiene como función detectar y alertar la presencia de somnolencia en el conductor en ambientes diurnos. Para ello, se implementó un sistema de visión artificial en un dispositivo embebido Raspberry Pi 3 B+ (mini ordenador), el cual procesa las imágenes obtenidas a través de una cámara web RGB, ubica el rostro y los ojos del conductor, y calcula el porcentaje de apertura de sus ojos (índice EAR), y si éste valor es más bajo que un umbral generado dinámicamente al arrancar el sistema, el dispositivo genera una alerta sonora mientras dura el estado de somnolencia del conductor. El uso de la información visual, la cual se considera la más fiable, permitió construir un dispositivo no invasivo, no intrusivo y económico, trabajando además en tiempo real pese a las limitaciones computacionales del mismo. Las pruebas realizadas en varios voluntarios (incluso con el uso de gorra y lentes), permitieron probar su funcionamiento ante diversos escenarios y su rendimiento se evaluó cuantitativamente por medio de la matriz de confusión, obteniendo una exactitud del 88.25% para ambientes controlados y 87% para ambientes reales de conducción diurna.