Tecnología de visión artificial para disminuir accidentes terrestres de unidades de la cooperativa San Cristóbal.

Cristian Yovao Dorado Ceballos; Danny Mauricio Sandoval Malquín; Daniel Paúl Rodríguez Guzmán

doi:10.46377/dilemas.v9i1.2889

Cristian Yovao Dorado Ceballos Universidad Regional Autónoma de Los Andes
Danny Mauricio Sandoval Malquín Universidad Regional Autónoma de Los Andes
Daniel Paúl Rodríguez Guzmán Universidad Regional Autónoma de Los Andes

DOI: https://doi.org/10.46377/dilemas.v9i1.2889

Palabras clave: visión artificial, accidentes de tránsito, Raspberry pi3

Resumen

Con el desarrollo del sistema con tecnología de visión artificial, se brinda un sin número de opciones en este caso para la disminución de mortalidad en accidentes de tránsito, este tipo de dispositivos evita el estado de somnolencia del conductor dando una alerta, el cual está basado en tecnología de visión artificial con una arquitectura específica separada en tres elementos: raspberry pi3+, cámara y parlante. Se enfatiza la visión artificial, en las unidades de transporte de la cooperativa San Cristóbal, aportando a la sociedad tranquilidad a la hora de viajar en los vehículos de transporte masivo de personas, sin tener temor de que el conductor se duerma y sufra un accidente, reduciendo la mortalidad y costos en riegos accidentales.

Citas

Alarcón, V. F. (2006). Desarrollo de sistemas de información. Barcelona: Ediciones UPC.

Blanco Rodríguez, A. (2016). Monitorización visual de un conductor mediante una cámara estéreo (Cachelos's thesis).

Casco, S. (2014). Raspberry Pi, Arduino y Beaglebone Black Comparación y Aplicaciones. vol, 1, 4-8. http://jeuazarru.com/wp-content/uploads/2014/10/MiniPCs.pdf

Cazorla, M., Colomina Pardo, O., Compañ, P., Escolano, F., & Zamora, J. L. (2001). JavaVis: Una librería para visión artificial en Java. España: Técnicas de Inteligencia Artificial. https://rua.ua.es/dspace/bitstream/10045/12363/6/Jenui01-1.pdf

Cazorla, M., Colomina Pardo, O., Compañ, P., Escolano, F., & Zamora, J. L. (2001). JavaVis: Una librería para visión artificial en Java. España: Técnicas de Inteligencia Artificial . https://rua.ua.es/dspace/bitstream/10045/12363/6/Jenui01-1.pdf

Garcés, M. A., de Jesús Salgado, J., Cruz, J. A., & Cañon, W. H. (2015). Sistemas de detección de somnolencia en conductores: inicio, desarrollo y futuro. Ingeniería y Región, 13, 159-168. https://journalusco.edu.co/index.php/iregion/article/view/717/1372

Gras, M. E., Planas, M., & Font-Mayolas, S. (2008). La distracción de los conductores: un riesgo no percibido. Barcelona: Fundación RACC.

Meliá, J. L. (1999). Medición y Métodos de Intervención en Psicología de la Seguridad y Prevención de Accidentes. Revista de Psicología del Trabajo y de las Organizaciones, 15(2), 237-266.

Suarez, D., & Guarda, T. (2019). Sistemas Biométricos aplicados en smartphones. Revista Ibérica de Sistemas e Tecnologias de Informação, (E17), 25-31.

Vazquez, L. V. L., Silva, A. J. R., Díaz, E. R., & Kenani, J. M. V. (2018). Una metodología robusta aplicada al reconocimiento facial. DYNA, 93(6), 582-582.