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http://repositorio.ugto.mx/handle/20.500.12059/7469
Título: | Identificación de conductores somnolientos usando aprendizaje automático |
Autor: | RAFAEL GUZMAN CABRERA |
ID del Autor: | info:eu-repo/dai/mx/cvu/88306 |
Resumen: | Todos los días ocurren accidentes automovilísticos. Muchos de estos accidentes son provocados por que los conductores se quedan dormidos o están cansados. Si se pudiera contar con un sistema que permitirá activar una alerta al momento de detectar que el conductor se está quedando dormido, el número de accidentes se reduciría. En el presente trabajo se realiza la clasificación automática de imágenes de conductores somnolientos. Utilizamos una base de datos manualmente etiquetada, técnicas de aprendizaje automático y distintos métodos de aprendizaje. se desarrolló una interfaz gráfica para preprocesar las imágenes. El mejor resultado obtenido es del orden del 95% de precisión usando regresión logística, lo cual habla de la viabilidad del método implementado. se utilizaron distintas métricas de evaluación utilizadas en el estado del arte. |
Fecha de publicación: | 9-sep-2022 |
Editorial: | Universidad de Guanajuato. Dirección de Apoyo a la Investigación y al Posgrado |
Licencia: | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0 |
URI: | http://repositorio.ugto.mx/handle/20.500.12059/7469 |
Idioma: | spa |
Aparece en las colecciones: | Revista Jóvenes en la Ciencia |
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