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dc.creatorParanhos, Vinícius Kerber-
dc.date.accessioned2019-07-23T18:54:14Z-
dc.date.available2019-07-23-
dc.date.available2019-07-23T18:54:14Z-
dc.date.issued2019-07-08-
dc.identifier.citationPARANHOS, Vinícius Kerber. Sistema de detecção de sonolência. 2019. 66 f. Trabalho final de graduação (Engenheiro Eletricista). Curso de Engenharia Elétrica. Universidade de Passo Fundo, Passo Fundo, RS, 2019.pt_BR
dc.identifier.urihttp://repositorio.upf.br/handle/riupf/1709-
dc.description.provenanceSubmitted by Chaline Barbosa (chaline@upf.br) on 2019-07-23T18:54:14Z No. of bitstreams: 1 PF2019Vinicius Kerber Paranhos.pdf: 1861487 bytes, checksum: 7fe772ed964e70de2a0d66421e2730d3 (MD5)en
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2019-07-23T18:54:14Z (GMT). No. of bitstreams: 1 PF2019Vinicius Kerber Paranhos.pdf: 1861487 bytes, checksum: 7fe772ed964e70de2a0d66421e2730d3 (MD5) Previous issue date: 2019-07-08en
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade de Passo Fundopt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectEngenharia elétricapt_BR
dc.subjectRaspberry Pipt_BR
dc.subjectDetector de sonolênciapt_BR
dc.subjectViola Jonespt_BR
dc.subjectFacial Landmarkspt_BR
dc.titleSistema de detecção de sonolênciapt_BR
dc.typeTrabalho de Conclusão de Cursopt_BR
dc.contributor.advisor1Levandoski, Joan Michel-
dc.description.resumoO avanço tecnológico na indústria automotiva fez com que os sistemas de auxílio ao condutor estejam cada vez mais presentes nos veículos atuais. Estes tipos de dispositivo visam garantir a segurança do usuário, buscando uma melhor sinergia entre homem e máquina em tempos onde as estradas são o maior causador de mortes no país. Pensando nisso, originou-se a ideia de desenvolver um dispositivo de baixo custo que detecta sinais de sonolência por meio de técnicas de processamento digital de imagens, essas imagens são capturadas no interior do veículo e são processadas para a obtenção dos parâmetros EAR e MAR que analisam condições fisiológicas do motorista, e caso sejam identificados sinais de sonolência o sistema gera alertas sonoros que avisam o condutor sobre os possíveis riscos de dirigir sonolento. Para realizar tal desafio, foi utilizado um microcomputador Raspberry Pi em conjunto com o módulo de câmera Raspberry Pi câmera V2 noir, também foi projeto um sistema que contempla alertas sonoros e visuais. A detecção de sonolência acontece por meio da aplicação dos algoritmos de Viola Jones e dos Facial Landmarks, que compõem o software embarcado no microcomputador.pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.departmentFaculdade de Engenharia e Arquitetura - FEARpt_BR
dc.publisher.initialsUPFpt_BR
Aparece nas coleções:FEAR - Curso de Engenharia Elétrica - Trabalhos de Conclusão de Curso de Graduação

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