Setembro 2023 vol. 10 num. 1 - XXX Simpósio Internacional de Engenharia Automotiva

Trabalho completo - Open Access.

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Desenvolvimento e implantação de sistema para detecção de fadiga em motoristas de caminhão: aviso de alerta por visão computacional

Development and implementation of a system for fatigue detection in truck drivers: computer vision-based alert system

ALMEIDA, Lucas Gomes de ; LEVENHAGEN, Ivan Arantes ; VIEIRA, Jardel Manoel ;

Trabalho completo:

As maiores causas de acidentes de trânsito são atribuídas a falhas humanas, incluindo sono, cansaço e distração dos motoristas. Para abordar esses fatores, soluções tecnológicas, como os detectores de fadiga, podem ajudar a prevenir acidentes. Esses dispositivos são sistemas de inteligência artificial que detectam comportamentos de risco dos motoristas e emitem alertas sonoros para despertar sua atenção. A Volkswagen Caminhões e Ônibus desenvolveu um sistema de detecção de fadiga baseado em visão computacional e algoritmos específicos para monitorar sinais como pálpebra dos olhos, bocejo, inclinação da cabeça, detecção de objetos e, agora, com a inclusão de um algoritmo de inteligência artificial próprio, capaz de detectar diferentes posições do rosto do motorista. Todo o sistema foi desenvolvido com o auxílio de programação em Python e utilizando metodologia ágil, o que permitiu maior flexibilidade e adaptabilidade às necessidades e requisitos dos usuários. Foram realizados testes com motoristas de veículos de teste na empresa, a fim de avaliar a eficácia do sistema de detecção de fadiga. Os resultados obtidos foram satisfatórios, com um aumento significativo na segurança dos motoristas e dos passageiros. A adoção dessa tecnologia promove vantagem competitiva e aumenta a satisfação dos motoristas, além de destacar a empresa pela adoção de práticas de segurança e responsabilidade social. A utilização de algoritmos de inteligência artificial próprios, capazes de detectar diferentes posições do rosto do motorista, torna o sistema ainda mais eficiente e preciso na prevenção de acidentes causados por fadiga, aumentando a segurança nas estradas e promovendo um ambiente de trabalho mais seguro para os motoristas.

Trabalho completo:

The main causes of traffic accidents are attributed to human failures, including fatigue, sleepiness, and driver distraction. To address these factors, technological solutions such as fatigue detectors can help prevent accidents. These devices are artificial intelligence systems that detect risky driver behaviors and emit audible alerts to awaken their attention. Volkswagen Trucks and Buses has developed a computer vision-based fatigue detection system with specific algorithms to monitor eye-lid, yawn, head tilt, object detection, and, now, with the inclusion of its own artificial intelligence algorithm capable of detecting different driver face positions. The entire system was developed with the aid of Python programming and agile methodology, which allowed greater flexibility and adaptability to the needs and requirements of users. Tests were conducted with test vehicle drivers in the company to evaluate the effectiveness of the fatigue detection system. The results were satisfactory, with a significant increase in driver and passenger safety. The adoption of this technology promotes a competitive advantage and increases driver satisfaction, as well as highlighting the company

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DOI: 10.5151/simea2023-PAP83

Referências bibliográficas
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Como citar:

ALMEIDA, Lucas Gomes de; LEVENHAGEN, Ivan Arantes; VIEIRA, Jardel Manoel; "Desenvolvimento e implantação de sistema para detecção de fadiga em motoristas de caminhão: aviso de alerta por visão computacional", p. 421-431 . In: Anais do XXX Simpósio Internacional de Engenharia Automotiva . São Paulo: Blucher, 2023.
ISSN 2357-7592, DOI 10.5151/simea2023-PAP83

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