Inferencia del enfoque visual de conductores a través de sensores inerciales montados en la cabeza [recurso electrónico] / José Manuel Ramírez Zárate ; director, Marcela Deyanira Rodríguez Urrea ; codirector, Ángel Gabriel Andrade Reátiga

Por: Ramírez Zárate, José ManuelColaborador(es): Rodríguez Urrea, Marcela Deyanira [dir.] | Andrade Reátiga, Ángel Gabriel [codir.] | Universidad Autónoma de Baja California. Facultad de IngenieríaTipo de material: TextoTextoDetalles de publicación: Mexicali, Baja California, 2021Descripción: 1 recurso en línea, 76 p. ; il. colTema(s): Inteligencia artificial -- Tesis y disertaciones académicas -- MetodologíaClasificación LoC:Q335 | R35 2021Recursos en línea: Tesis DigitalTexto Nota de disertación: Tesis (Doctorado)--Universidad Autónoma de Baja California, Facultad de Ingeniería, Mexicali, 2021. Resumen: La distracción durante la conducción son una de las principales causas de accidentes. La mayoría de los métodos para inferir distracciones durante la conducción son sistemas basados en la detección de la orientación de la cabeza mediante la visión, uno de los desafíos importantes de este enfoque es desarrollar algoritmos robustos que detecten rasgos faciales y oculares bajo diversas condiciones de iluminación. Este trabajo de investigación se basa en inferir el lugar de la cabina del vehículo a la que el conductor centra su atención utilizando sensores inerciales montados en la cabeza. Para lograr este objetivo, se utilizó un dispositivo que incluía un acelerómetro, giroscopio y magnetómetro para recopilar datos de diez participantes que condujeron en condiciones semi-naturalistas. Se generaron clasificadores mediante el uso de las técnicas de aprendizaje automático: Support Vector Machine (SVM lineal y RBF), k vecino cercano (k-NN) y Random Forest (RF). Estas técnicas, excepto SVM lineal, produjeron una exactitud, precisión y recuerdo superior al 96% Los resultados obtenidos demuestran que las señales sin procesar recopiladas de los sensores inerciales brindan suficiente información sobre la postura de la cabeza asociada con el lugar de la cabina del automóvil a la cual el conductor centra su atención.
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Maestría y Doctorado en Ciencias e Ingeniería

Tesis (Doctorado)--Universidad Autónoma de Baja California, Facultad de Ingeniería, Mexicali, 2021.

Incluye referencias bibliográficas

La distracción durante la conducción son una de las principales causas de
accidentes. La mayoría de los métodos para inferir distracciones durante la conducción
son sistemas basados en la detección de la orientación de la cabeza mediante la visión,
uno de los desafíos importantes de este enfoque es desarrollar algoritmos robustos que
detecten rasgos faciales y oculares bajo diversas condiciones de iluminación.
Este trabajo de investigación se basa en inferir el lugar de la cabina del vehículo a
la que el conductor centra su atención utilizando sensores inerciales montados en la
cabeza. Para lograr este objetivo, se utilizó un dispositivo que incluía un acelerómetro,
giroscopio y magnetómetro para recopilar datos de diez participantes que condujeron en
condiciones semi-naturalistas. Se generaron clasificadores mediante el uso de las técnicas
de aprendizaje automático: Support Vector Machine (SVM lineal y RBF), k vecino cercano
(k-NN) y Random Forest (RF). Estas técnicas, excepto SVM lineal, produjeron una
exactitud, precisión y recuerdo superior al 96%
Los resultados obtenidos demuestran que las señales sin procesar recopiladas de
los sensores inerciales brindan suficiente información sobre la postura de la cabeza
asociada con el lugar de la cabina del automóvil a la cual el conductor centra su atención.

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