Sistema de detección y alertamiento de somnolencia en conductores a partir del uso de machine learning en un sistema empotrado

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dc.audiencegeneralPublic
dc.contributorQuiroz Hernández, Nicolás
dc.contributorDelgado Toral, Leonardo
dc.contributor.advisorQuiroz Hernández, Nicolás; 0000-0001-6835-2035
dc.contributor.advisorDelgado Toral, Leonardo; 0000-0002-7805-5891
dc.contributor.authorRosas González, Sergio Ángel
dc.date.accessioned2026-01-09T18:36:36Z
dc.date.available2026-01-09T18:36:36Z
dc.date.issued2025-06
dc.description.abstract"La inteligencia artificial está presente en casi todas las áreas de la tecnología, y la industria automotriz no es la excepción. El desarrollo de sistemas de visión artificial presentes en el auto desempeñan acciones como la conducción automática o la detección de peatones. Sin embargo, los sistemas de monitoreo al conductor siguen siendo de gran estudio ya que algunos métodos son intrusivos y no permiten la conducción adecuada y segura. Una alternativa a este tipo de sistemas es emplear la visión artificial como método no intrusivo. Este proyecto presenta el desarrollo de un sistema de detección y alertamiento de somnolencia en conductores empleando técnicas del aprendizaje automático enfocado a sistemas de visión. Este sistema realiza detecciones de somnolencia y emite alertas sonoras, ejecutando al mismo tiempo una llamada telefónica y una alerta en forma de voz como métodos de alerta en caso de la disponibilidad, o no, de una conexión a internet. La implementación recae en el uso de un computador de una sola tarjeta para el procesamiento del software, una cámara web para la captura de vídeo en tiempo real para el monitoreo y detección de somnolencia y el uso de un smart phone para compartir el número telefónico del conductor a monitorear".
dc.folio20250804162141-2782-TL
dc.formatpdf
dc.identificator7
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12371/30830
dc.language.isospa
dc.matricula.creator201657008
dc.publisherBenemérita Universidad Autónoma de Puebla
dc.rights.accesopenAccess
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
dc.subject.classificationINGENIERÍA Y TECNOLOGÍA
dc.subject.lccVehículos de motor--Vehículos de motor--Operación de automóviles--Conductores
dc.subject.lccVehículos de motor--Vehículos de motor--Diseño, construcción y equipamiento--Temas especiales--Equipos electrónicos--Sistemas de asistencia al conductor
dc.subject.lccSistemas de reconocimiento de patrones--Procesamiento de datos
dc.subject.lccAprendizaje automático (Inteligencia artificial)
dc.subject.lccReconocimiento facial (Computación)
dc.subject.lccFatiga--Prevención
dc.thesis.careerLicenciatura en Ingeniería en Sistemas Automotrices
dc.thesis.degreedisciplineÁrea de Ingeniería y Ciencias Exactas
dc.thesis.degreegrantorFacultad de Ciencias de la Electrónica
dc.thesis.degreetoobtainLicenciado (a) en Ingeniería en Sistemas Automotrices
dc.titleSistema de detección y alertamiento de somnolencia en conductores a partir del uso de machine learning en un sistema empotrado
dc.typeTesis de licenciatura
dc.type.conacytbachelorThesis
dc.type.degreeLicenciatura
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