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dc.contributor.advisorMichilena Calderón, Jaime Roberto-
dc.contributor.authorPortilla Arteaga, Liceth Geovana-
dc.date.accessioned2018-05-14T18:54:32Z-
dc.date.available2018-05-14T18:54:32Z-
dc.date.created2018-
dc.date.issued2018-05-14-
dc.identifier.other04/RED/ 193es_EC
dc.identifier.other0000026123-
dc.identifier.urihttp://repositorio.utn.edu.ec/handle/123456789/8196-
dc.descriptionDesarrollar 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.es_EC
dc.description.abstractEn 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.es_EC
dc.language.isospaes_EC
dc.rightsopenAccesses_EC
dc.subjectDETECTOR DE ALCOHOLEMIAes_EC
dc.subjectCONDUCTORES QUE ANALIZA VARIABLES FACIALES Y AMBIENTALES DEL AUTOMÓVILes_EC
dc.subjectAPRENDIZAJE AUTOMÁTICO SUPERVISADOes_EC
dc.subjectLA REDUCCIÓN DE ACCIDENTES DE TRÁNSITOes_EC
dc.titleDetector de alcoholemia para conductores que analiza variables faciales y ambientales del automóvil mediante el aprendizaje automático supervisado para la reducción de accidentes de tránsitoes_EC
dc.typebachelorThesises_EC
dc.contributor.deparmentIngeniería en Electrónica y Redes de Comunicaciónes_EC
dc.coverageImbabura. Ecuador.es_EC
Aparece en las colecciones: Ing. en Electrónica y Redes de Comunicación

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