Título :	Detección de estrés en conductores automovilísticos a través de medidas estadísticas y señales electromiográficas
Sustentante:	Olivia Vargas López
Palabras clave :	INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA CIENCIAS MÉDICAS TECNOLOGÍA MÉDICA
Fecha de publicación:	1-mar-2022
metadata.dc.degree.department:	Facultad de Ingeniería
metadata.dc.degree.name:	Maestría en Ciencias (Mecatrónica)
Descripción :	Las consecuencias económicas y personales derivados de los accidentes automovilísticos generan efectos negativos en la sociedad, los cuales han ido en aumento recientemente. Una de las causas que pueden generar estos accidentes de tráfico es el estrés presente en los conductores mientras van manejando sus automóviles, por ello, es fundamental desarrollar técnicas para la detección de niveles estrés en conductores automovilísticos. Las metodologías desarrolladas anteriormente son capaces de distinguir si el conductor presenta estrés o no con una mala relación efectividad y carga computacional, lo cual no permite que pueda ser implementada en tiempo real. En este trabajo, se investiga la eficiencia de indicadores estadísticos tales como moda, mediana, desviación estándar, varianza, entre otros, debido a que estos son capaces de medir cambios sutiles que se dan en una señal fisiológica como las señales electromiográficas. En este sentido, los resultados que se han obtenido con la metodología desarrollada en esta investigación mostraron que la varianza y la desviación estándar en conjunto con un clasificador de tipo máquina de soporte vectorial con un kernel cúbico son los más efectivos para la detección de estrés en conductores con una efectividad del 96%, lo cual muestra una mejora en la eficiencia, además de ser una metodología de baja carga computacional debido a que no tiene una etapa de preprocesamiento de las señal. Es importante mencionar, que las máquinas de soporte vectorial pueden ser entrenados con diferentes kernels, por lo tanto, se entrenó el clasificador con cada uno de ellos para conocer cual daba el mejor resultado utilizando como entrada los indicadores estadísticos.
URI :	http://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/3506
Otros identificadores :	estrés EMG medidas estadísticas máquina de soporte vectorial
Aparece en las colecciones:	Maestría en Ciencias (Mecatrónica)

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