Améliorer la sécurité routière grâce à la détection en temps réel de la somnolence au volant
à l'aide de techniques d'apprentissage automatique
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La somnolence au volant est un sujet de préoccupation croissant en matière de sécurité routière. Selon une enquête de la National Highway Traffic Safety Administration (NHTSA), un pourcentage important des accidents mortels, des blessés et même des décès chaque année est dû à la somnolence au volant. Il est donc urgent de mettre en place un système qui détecte la somnolence du conducteur et l'alerte. Ces systèmes, qui s'appuient sur l'analyse visuelle du comportement, ont le potentiel de réduire considérablement le nombre d'accidents en émettant des alertes opportunes lorsqu...
La somnolence au volant est un sujet de préoccupation croissant en matière de sécurité routière. Selon une enquête de la National Highway Traffic Safety Administration (NHTSA), un pourcentage important des accidents mortels, des blessés et même des décès chaque année est dû à la somnolence au volant. Il est donc urgent de mettre en place un système qui détecte la somnolence du conducteur et l'alerte. Ces systèmes, qui s'appuient sur l'analyse visuelle du comportement, ont le potentiel de réduire considérablement le nombre d'accidents en émettant des alertes opportunes lorsque les conducteurs montrent des signes de somnolence. Ils utilisent des caméras et des algorithmes de vision par ordinateur, tels que le classificateur en cascade de Haar et le CNN. Ils examinent les traits du visage, les mouvements des yeux et d'autres indicateurs afin d'évaluer le niveau de vigilance et d'identifier les signes de somnolence. Les caméras intégrées capturent en continu les expressions faciales, ce qui permet d'évaluer la fermeture des paupières pour le rapport d'aspect des yeux (EAR) et le rapport d'aspect de la bouche (MAR) sur l'ensemble des images. Si les seuils prédéfinis pour les valeurs EAR sont dépassés, un système d'alerte se déclenche, avertissant à la fois le conducteur et les passagers.
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