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https://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/8960
Registro completo de metadatos
Campo DC | Valor | Lengua/Idioma |
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dc.rights.license | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0 | es_ES |
dc.contributor | Juan Manuel Ramos Arreguín | es_ES |
dc.creator | Karen Andrea Ramírez Arriaga | es_ES |
dc.date | 2023-08-30 | - |
dc.date.accessioned | 2023-08-10T16:02:05Z | - |
dc.date.available | 2023-08-10T16:02:05Z | - |
dc.date.issued | 2023-08-30 | - |
dc.identifier.uri | https://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/8960 | - |
dc.description | La 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.format | Adobe PDF | es_ES |
dc.language.iso | spa | es_ES |
dc.publisher | Ingeniería | es_ES |
dc.relation.requires | Si | es_ES |
dc.rights | En Embargo | es_ES |
dc.subject | Ingeniería y Tecnología | es_ES |
dc.subject | Ciencias Tecnológicas | es_ES |
dc.subject | Tecnología Electrónica | es_ES |
dc.title | Sistema de reconocimiento de expresiones faciales para detección de estados de somnolencia con imágenes nocturnas | es_ES |
dc.type | Tesis de maestría | es_ES |
dc.creator.identificador | RAAK950408MGTMRR05 | es_ES |
dc.contributor.role | Director | es_ES |
dc.degree.name | Maestría en Ciencias en Inteligencia Artificial | es_ES |
dc.degree.department | Facultad de Ingeniería | es_ES |
dc.degree.level | Maestría | es_ES |
Aparece en: | Maestría en Ciencias en Inteligencia Artificial |
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Fichero | Descripción | Tamaño | Formato | |
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