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Detección de nivel de cansancio de un conductor mediante DEEP LEARNING para reducir los índices de accidentes de tránsito.

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dc.contributor.advisor Andaluz, Victor
dc.contributor.author Mayorga Mayorga, Oscar Agustín
dc.date.accessioned 2019-08-20T17:40:12Z
dc.date.available 2019-08-20T17:40:12Z
dc.date.issued 2019
dc.identifier.citation Mayorga Mayorga, Oscar Agustín (2019). Detección de nivel de cansancio de un conductor mediante DEEP LEARNING para reducir los índices de accidentes de tránsito. Carrera de Ingeniería Electrónica e Instrumentación. Departamento de Eléctrica y Electrónica. Universidad de las Fuerzas Armadas ESPE. Extensión Latacunga. es_ES
dc.identifier.other ENI-0432
dc.identifier.uri http://repositorio.espe.edu.ec/handle/21000/20649
dc.description.abstract In this article we present the detection of fatigue level of a vehicle driver and according to this level the autonomous driving assistance is implemented, the detection of fatigue level is based on facial recognition using deep learning (Deep Learning) developed in the Matlab software, applying neural networks previously trained and designed, this detection sends us a metric that comprises four levels, according to the metric the position and velocity control of a simulated Car-Like vehicle in the Unity3D software is performed which presents a user friendly environment with the use of haptic devices, the development of the control algorithm is based on path correction which calculates the shortest distance to reenter the desired path. es_ES
dc.description.sponsorship ESPEL es_ES
dc.language.iso spa es_ES
dc.publisher Universidad de las Fuerzas Armadas ESPE. Extensión Latacunga. Carrera de Ingeniería en Electrónica e Instrumentación. es_ES
dc.rights openAccess es_ES
dc.subject RECONOCIMIENTO FACIAL es_ES
dc.subject APRENDIZAJE PROFUNDO es_ES
dc.subject SEGUIMIENTO DE CAMINOS es_ES
dc.title Detección de nivel de cansancio de un conductor mediante DEEP LEARNING para reducir los índices de accidentes de tránsito. es_ES
dc.type article es_ES


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