Sistema avanzado de asistencia a la conducción mediante visión por computador para la detección de la somnolencia
- Flores Calero, Marco Javier
- José María Armingol Moreno Director/a
- Arturo de la Escalera Hueso Director/a
Universidad de defensa: Universidad Carlos III de Madrid
Fecha de defensa: 08 de septiembre de 2009
- Pascual Campoy Cervera Presidente/a
- Francisco José Rodríguez Urbano Secretario/a
- Miguel Angel Sotelo Vázquez Vocal
- José Manuel Molina López Vocal
- Antonio Adán Oliver Vocal
Tipo: Tesis
Resumen
Esta tesis doctoral presenta un sistema para la detección de la somnolencia del conductor, basado en el análisis de los ojos. El sistema tiene la capacidad de adaptarse a cualquier persona, trabaja en tiempo real, bajo condiciones variables de iluminación y reales de conducción, generando en cada instante un índice de somnolencia que mide el estado de vigilia del conductor. Complementariamente, verifica la distracción analizando la orientación del rostro. Los ojos generan una considerable cantidad de información del estado de una persona, son capaces de expresar alegría, tristeza, cansancio, etc., en particular, en el caso del conductor, indican su estado de atención y vigilia frente al volante, por ello, el principal objetivo de este trabajo ha sido determinar su posición, para continuar con su análisis hasta llegar a construir un índice de somnolencia. En este caso, el índice implementado para detectar la somnolencia es el denominado PERCLOS; el mismo que ha sido validado, en estudios anteriores, como el más eficaz para estudiar esta problemática bajo la metodología aplicada en este trabajo. Para verificar la distracción se ha utilizado la información de la posición de los ojos y de la orientación del rostro. Debido a la complejidad del problema para detectar y analizar los ojos, ha sido necesario dividirlo en dos partes: un sistema para trabajar durante el día y otro para trabajar durante la noche, en relación directa con la conducción diurna y nocturna; procurando de esta manera, cubrir el amplio espectro de ambientes donde se desarrolla la conducción. Los sistemas planteados utilizan modernas técnicas de procesamiento de imágenes e Inteligencia Artificial, que los dotan de la suficiente capacidad para operar automática y eficazmente frente a las señales de somnolencia y distracción. El sistema desarrollado para el día utiliza una cámara estándar que captura imágenes con iluminación natural, mientras que el sistema desarrollado para la noche utiliza un complejo sistema de visión basado en la iluminación infrarroja del tipo cercano, de esta manera, se aprovechan las propiedades espectrales para resaltar las pupilas de los ojos del conductor en condiciones de baja iluminación, como es el caso de la noche. En varios experimentos realizados, sobre el vehículo experimental IvvI, el sistema propuesto ha presentado magníficos resultados respecto a los objetivos planteados, y los inconvenientes han sido superados con éxito. Los experimentos han sido desarrollados en dos escenarios: (i) situaciones reales de conducción, y (ii) condiciones de laboratorio. Finalmente, se puede resaltar que en este trabajo se ha presentado una nueva y completa propuesta que puede contribuir significativamente al desarrollo de la tecnología aplicada a prevenir los accidentes de tráfico, en el contexto, de los sistemas de seguridad activa.