Sistema avanzado de asistencia al conductor para la detección de distracción y somnolencia utilizando puntos de referencia faciales

• Sinche Cueva, Luis Darío ^[1]
  1. [1] Carrera de Computación,Facultad de Energía, las Industrias y los Recursos Naturales No Renovables, Universidad Nacional de Loja, Loja, Ecuador
• Localización: CEDAMAZ, ISSN-e 1390-5902, ISSN 1390-5880, Vol. 13, Nº. 1, 2023 (Ejemplar dedicado a: CEDAMAZ), págs. 90-95
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Advanced driver assistance system for distraction and drowsiness detection using facial landmarks
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    En este artículo se presenta el desarrollo de un sistema avanzado de asistencia al conductor para la detección de somnolencia y distracción en tiempo real como una solución ante los accidentes de tránsito utilizando visión artificial. Inicialmente se aborda la problemática sobre los accidentes de tránsito en Ecuador en 2021, para luego definir la distracción y la somnolencia y sus diferentes clases. En un siguiente punto, se presentan los trabajos de investigación más sobresalientes relacionados con la detección de somnolencia y distracción con los tipos de detección utilizados. Luego, se da a conocer las metodologías aplicadas en esta investigación, para la revisión de literatura se utilizó la metodología para la revisión sistemática de la literatura aplicada a la ingeniería y la educación y para la implementación del proyecto la metodología SCRUM. Para la detección de somnolencia y distracción se la realiza mediante puntos de referencia faciales; en cuanto a la somnolencia se utiliza la relación de aspecto del ojo EAR y como un aporte nuevo en la detección de distracción se aplica una diferencia de distancias horizontales.

  • English

    The following article presents the development of an advanced driver assistance system for detection of drowsiness and distraction in real time. This is a solution to traffic accidents using artificial vision. A discussion of the problem of traffic accidents in Ecuador in 2021 is initially offered, followed by a discussion of the different classes of distractions and drowsiness. In a next point, the most outstanding research works related to drowsiness and distraction are presented with the types of detection used. Then, the methodologies applied in this research are disclosed. For the literature review the Methodology for systematic literature review applied to engineering and education was employed and for the implementation of the project the SCRUM methodology. For the detection of drowsiness and distraction, it is carried out by facial reference points; Regarding drowsiness, the aspect ratio of the EAR eye is used and, as an innovative contribution in the detection of distraction, a difference in horizontal distances is incorporated.