Desarrollo de una aplicación móvil android para la detección y alerta de somnolencia nocturna en tiempo real, mediante técnicas de visión artificial

Abstract

Considerando el alto índice de accidentes tránsito que se registran anualmente en el país y la gran acogida que tienen los teléfonos inteligentes actualmente, surgen cuestionamientos sobre el apoyo de la academia al país para dar solución a estos problemas, consecuentemente nace la necesidad de buscar una alternativa para ayudar a reducir estos altos índices de accidentes viales, haciendo uso de inteligencia artificial específicamente visión por computador y herramientas tecnológicas que se encuentren en auge para garantizar la continuidad y funcionalidad del proyecto planteado. Hoy en día el avance tecnológico hace posible lo imposible de esta manera permite desarrollar soluciones que ayuden en el vivir de las personas. La finalidad del presente trabajo de titulación es desarrollar una aplicación móvil Android para la detección y alerta de somnolencia nocturna en tiempo real, mediante el uso de técnicas de visión artificial, lo cual se presume que una vez implementado ayudará a los conductores a darles una alerta cuando entren en un estado de somnolencia y de esta forma reducir el alto índice de accidentes. Este proyecto se lo realizó haciendo uso del IDE de Desarrollo Android Studio, la librería de OpenCv y algoritmos de Haar Cascade de Viola & Jones bajo la metodología de Programación Extrema conocida como metodología de desarrollo XP. Como resultado del trabajo de Titulación, la aplicación móvil detecta rostros, segmenta la ubicación de los ojos, clasifica ojo derecho e izquierdo, detecta pupila por medio de técnicas de emparejamiento de plantillas, que es la técnica estudiada en este proyecto en la que los resultados de búsqueda de un objetivo indica si fue encontrado o no, por medio de cálculos de la Transformada Rápida de Fourier en la que se obtiene el mayor o menor intensidad de una imagen en escala a grises, esto se logró realizar haciendo uso de funciones de la biblioteca de OpenCv y finalmente la aplicación móvil emite una alarma sonora apara alertar al conductor de su estado de somnolencia.