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Visão computacional e sinais biomédicos para determinar sonolência em motoristas

Car accidents are a serious social and economic problem, since it brings human loss to the families and the associated costs burden the society that supports the public health system that is responsible for the rescue of the victims. Great part of the traffic accidents are caused by drivers that, in...

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Autor principal:	Lucion, Vagner
Formato:	Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação)
Idioma:	Português
Publicado em:	Universidade Tecnológica Federal do Paraná 2020
Assuntos:	Visão por computador Sistemas de controle inteligente Segurança do trabalho Computer vision Intelligent control systems Industrial safety CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE COMPUTACAO
Acesso em linha:	http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/14583
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spelling	riut-1-145832020-11-18T14:01:13Z Visão computacional e sinais biomédicos para determinar sonolência em motoristas Computer vision and biomedical signals for drowsiness detection in drivers Lucion, Vagner Linares, Kathya Silvia Collazos Casanova, Dalcimar Linares, Kathya Silvia Collazos Casanova, Dalcimar Borsoi, Beatriz Terezinha Cavalcanti, Pablo Gautério Visão por computador Sistemas de controle inteligente Segurança do trabalho Computer vision Intelligent control systems Industrial safety CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::SISTEMAS DE COMPUTACAO Car accidents are a serious social and economic problem, since it brings human loss to the families and the associated costs burden the society that supports the public health system that is responsible for the rescue of the victims. Great part of the traffic accidents are caused by drivers that, in drowsiness, sleep while they are driving and, even when they don’t fall asleep, this state of drowsiness interferes in their reasoning and ability to take decisions. However, precise data are not available, since the authority cannot know the right cause of the accident. The acquirement of the data about the drowsy state of the driver can help to reduce this kind of accident. This research explores the use of biometric data to determine the drowsy state through the developing of a system that has two modules: one that collect images and process them using AdaBoost and another to get the plethysmography signal to find the R-R signal, which will be processed by HRVAS v1.0.0 to determine the state of drowsiness. Os acidentes de trânsito representam um grave problema social e econômico, visto que geram perda humana nas famílias das vítimas e os custos associados oneram a sociedade que sustenta o sistema de saúde pública que é responsável pelo socorro às vítimas. Muitos dos acidentes de trânsito são causados por motoristas que sonolentos, acabam dormindo enquanto dirigem e mesmo que não cheguem a dormir, o estado de sonolência interfere no raciocínio e na tomada de decisão. Entretanto, ainda não se dispõe dessa informação quando ocorre um acidente, resultando em desconhecimento por parte das autoridades da parcela responsável dessa causa dos acidentes de trânsito. A obtenção e o registro de dados que indiquem o estado de sonolência no motorista podem contribuir na redução de acidentes. Este trabalho explora o uso de dados biométricos para determinar o estado de sonolência por meio do desenvolvimento de um sistema constituído por dois módulos, um para coleta de imagens e seu processamento usando o método de Viola – Jones para detecção de objetos e o outro para coleta do sinal de pletismografia para a obtenção do sinal R-R e seu processamento usando o programa HRVAS v1.0.0 para indicar o estado de sonolência. 2020-11-18T14:01:13Z 2020-11-18T14:01:13Z 2017-07-06 bachelorThesis LUCION, Vagner. Visão computacional e sinais biomédicos para determinar sonolência em motoristas. 2017. 51 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Pato Branco, 2017. http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/14583 por openAccess application/pdf Universidade Tecnológica Federal do Paraná Pato Branco Brasil Departamento Acadêmico de Informática Engenharia de Computação UTFPR
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description	Car accidents are a serious social and economic problem, since it brings human loss to the families and the associated costs burden the society that supports the public health system that is responsible for the rescue of the victims. Great part of the traffic accidents are caused by drivers that, in drowsiness, sleep while they are driving and, even when they don’t fall asleep, this state of drowsiness interferes in their reasoning and ability to take decisions. However, precise data are not available, since the authority cannot know the right cause of the accident. The acquirement of the data about the drowsy state of the driver can help to reduce this kind of accident. This research explores the use of biometric data to determine the drowsy state through the developing of a system that has two modules: one that collect images and process them using AdaBoost and another to get the plethysmography signal to find the R-R signal, which will be processed by HRVAS v1.0.0 to determine the state of drowsiness.
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Visão computacional e sinais biomédicos para determinar sonolência em motoristas

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