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dc.rights.licensehttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0es_ES
dc.contributorJuan Manuel Ramos Arreguínes_ES
dc.creatorKaren Andrea Ramírez Arriagaes_ES
dc.date2023-08-30-
dc.date.accessioned2023-08-10T16:02:05Z-
dc.date.available2023-08-10T16:02:05Z-
dc.date.issued2023-08-30-
dc.identifier.urihttps://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/8960-
dc.descriptionLa somnolencia está directamente vinculada con el cansancio, por consiguiente, es un problema para las personas que conducen vehículos motorizados (automóviles, camiones, entre otros), ya que es responsable de alrededor del 20-30% de los accidentes en autopistas. Por esta razón, detectar que el conductor se está quedando dormido, es una forma de evitar accidentes ocasionados por fatiga. Existen varios trabajos que tratan este problema, especialmente utilizando imágenes tomadas con luz de día, siendo muy pocos los que trabajan en la detección de la somnolencia en ambientes nocturnos usando sistemas de visión nocturna. Esta tesis presenta la implementación de un algoritmo en el que se detecta la somnolencia en imágenes tomadas de noche, utilizando una cámara infrarroja. Para ello se utiliza una arquitectura YOLO-v4, obteniendo un 88% de precisión y un 93% de exhaustividad. Se utiliza una base de datos pública de somnolencia para entrenar y probar el algoritmo. Además, se realiza la implementación de dicho algoritmo en un sistema embebido.es_ES
dc.formatAdobe PDFes_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherIngenieríaes_ES
dc.relation.requiresSies_ES
dc.rightsEn Embargoes_ES
dc.subjectIngeniería y Tecnologíaes_ES
dc.subjectCiencias Tecnológicases_ES
dc.subjectTecnología Electrónicaes_ES
dc.titleSistema de reconocimiento de expresiones faciales para detección de estados de somnolencia con imágenes nocturnases_ES
dc.typeTesis de maestríaes_ES
dc.creator.identificadorRAAK950408MGTMRR05es_ES
dc.contributor.roleDirectores_ES
dc.degree.nameMaestría en Ciencias en Inteligencia Artificiales_ES
dc.degree.departmentFacultad de Ingenieríaes_ES
dc.degree.levelMaestríaes_ES
Aparece en las colecciones: Maestría en Ciencias en Inteligencia Artificial

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