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Título : Detector de alcoholemia para conductores que analiza variables faciales y ambientales del automóvil mediante el aprendizaje automático supervisado para la reducción de accidentes de tránsito
Director : Michilena Calderón, Jaime Roberto
Autor : Portilla Arteaga, Liceth Geovana
Palabras clave : DETECTOR DE ALCOHOLEMIA;CONDUCTORES QUE ANALIZA VARIABLES FACIALES Y AMBIENTALES DEL AUTOMÓVIL;APRENDIZAJE AUTOMÁTICO SUPERVISADO;LA REDUCCIÓN DE ACCIDENTES DE TRÁNSITO
Fecha de publicación : 14-may-2018
Fecha de creación : 2018
Resumen : En el presente trabajo de titulación se realizará un detector de alcoholemia para conductores que analiza variables faciales y ambientales del automóvil mediante el aprendizaje automático supervisado, con el cual se pretende obtener una herramienta diseñada para la reducción de accidentes de tránsito a causa de conductores que se encuentran en estado etílico, el proyecto se encuentra desarrollado en base a la metodología del modelo en V con el cual se establecen los parámetros y funciones que se deben cumplir en cada una de sus fases que dará como resultado un modelado eficiente del sistema. Dicho modelamiento se encuentra desarrollado en dos etapas, la primera tiene la finalidad recolectar la temperatura facial, diámetro de la pupila y nivel de alcohol en el aliento del conductor para crear un conjunto de datos que serán utilizados para el entrenamiento del algoritmo de aprendizaje automático supervisado basado en la clasificación del árbol de decisión, la segunda etapa del sistema verifica el estado del conductor haciendo uso del algoritmo mencionado cuyo resultado determinará si el vehículo se enciende o no; el sistema es sometido a pruebas de funcionabilidad con diferentes sujetos en diferentes estados etílicos y sobrios cuyos resultados demuestran la factibilidad del sistema y a su vez mediante un análisis de costo beneficio se demuestra la rentabilidad del proyecto.
Descripción : Desarrollar un detector de alcoholemia para conductores de vehículos que analice el comportamiento facial, cambios de temperatura y la concentración de etanol en el aire del automóvil, mediante el aprendizaje automático supervisado, para disminuir los accidentes de tránsito.
URI : http://repositorio.utn.edu.ec/handle/123456789/8196
Ciudad. País : Imbabura. Ecuador.
Carrera Profesional: Ingeniería en Electrónica y Redes de Comunicación
Aparece en las colecciones: Ing. en Electrónica y Redes de Comunicación

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