Detecção de Distração e Sonolência em Condutores Veiculares Utilizando Redes Neurais Convolucionais

Abstract

É constatado que a principal causa de óbitos por acidentes de trânsito decorre da falta de atenção do condutor, associado com outros fatores tais como a falta do cinto, embriaguez, imprudência, dentre outros. Conforme levantamento realizado pela Organização Pan-Americana da Saúde, é apontado que mais de 1 milhão de mortes são causadas por acidentes de trânsito. Boa parte destes óbitos poderiam ser evitados com medidas educativas, campanhas concientizadoras, inclusive nas séries iniciais nas escolas, e também nas auto-escolas. Sempre com o intuito de formar motoristas e pedestres mais conscientes. Neste sentido, o emprego de sistemas baseados em Visão Computacional pode ser uma solução complementar no auxílio da medição dos níveis de atenção dos condutores e na geração de alertas visuais e sonoros. Como resultado, espera-se que estes alertas aumentem a segurança do tráfego e diminuam o número de acidentes. O propósito deste trabalho é desenvolver um sistema com a capacidade de detectar distração e sonolência para auxiliar motoristas na direção. Para tal, será analisado o uso de Redes Neurais Convulacionais e como esta tecnologia pode ser empregada na detecção automatizada de padrões de distração e de sonolência de condutores. Resultados preliminares apontam a viabilidade da solução proposta, cujo resultado obtido foi de 95% e 84% de precisão em testes distintos de identificação de padrão de sonolência em condutores.