Sistema di allarme per la sonnolenza con OpenCV

Oggi sempre più professioni richiedono una concentrazione a lungo termine. I conducenti devono monitorare attentamente la strada per poter reagire immediatamente agli eventi imprevisti. La stanchezza del conducente è spesso la causa diretta di molti incidenti stradali. È quindi necessario sviluppare un sistema che rilevi e segnali al conducente un cattivo stato psicofisico, in modo da ridurre significativamente il numero di incidenti stradali dovuti alla stanchezza. Tuttavia, lo sviluppo di tali sistemi comporta molte difficoltà in relazione a un'identificazione rapida e pertinente della stanchezza del conducente. Una delle prospettive tecniche per implementare il rilevamento della stanchezza del conducente è l'utilizzo di un approccio basato sulla visione. Diversi studi hanno dimostrato che la sonnolenza e la stanchezza sono le cause principali degli incidenti stradali. In questo contesto, viene proposto un modulo per un sistema avanzato di assistenza alla guida per ridurre il numero di incidenti causati dalla stanchezza dei conducenti e aumentare così la sicurezza dei trasporti. Questo sistema si occupa di rilevare automaticamente la sonnolenza del conducente basandosi su informazioni visive e sull'apprendimento automatico. Proponiamo un algoritmo per localizzare, tracciare e analizzare il volto e gli occhi del conducente, che è una misura scientificamente supportata della sonnolenza.

A. Sai Suneel travaille en tant que professeur assistant au département ECE, School of Engineering and Technology, Sri Padmavati Mahila Visvavidyalayam, Tirupati. Il a plus de 15 ans d'expérience dans l'enseignement et la recherche dans le domaine de l'ingénierie des communications. Il est l'auteur de 4 livres et de plus de 28 articles de recherche.