Prototipo de una aplicación móvil Android para la detección de somnolencia y alerta en tiempo real aplicada a la conducción nocturna
os accidentes de tránsito debidos a la somnolencia y la distracción constituyen problemas significativos en Ecuador. En el presente estudio se desarrolló un prototipo de aplicación móvil Android para la detección y alerta de somnolencia en la conducción nocturna, en tiempo real, mediante el uso de t...
Saved in:
| Main Author: | |
|---|---|
| Other Authors: | , , , |
| Format: | article |
| Language: | eng |
| Published: |
2020
|
| Subjects: | |
| Online Access: | https://repositorio.utn.edu.ec/handle/123456789/18303 http://risti.xyz/issues/ristie32.pdf |
| Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
Add Tag | _version_ | 1862774198980575232 |
|---|---|
| author | Herrera Granda, Erick Patricio |
| author2 | Díaz Chimbo, Adriana Lourdes Granda Gudiño, Pedro David Pusdá Chulde, Marco Remigio García Santillán, Iván Danilo |
| author2_role | author author author author |
| author_facet | Herrera Granda, Erick Patricio Díaz Chimbo, Adriana Lourdes Granda Gudiño, Pedro David Pusdá Chulde, Marco Remigio García Santillán, Iván Danilo |
| author_role | author |
| collection | Repositorio Universidad Técnica del Norte |
| dc.contributor.none.fl_str_mv | https://orcid.org/0000-0001-5638-5673 https://orcid.org/0000-0003-4265-999X https://orcid.org/0000-0001-6404-5185 |
| dc.coverage.none.fl_str_mv | Ibarra. Ecuador |
| dc.creator.none.fl_str_mv | Herrera Granda, Erick Patricio Díaz Chimbo, Adriana Lourdes Granda Gudiño, Pedro David Pusdá Chulde, Marco Remigio García Santillán, Iván Danilo |
| dc.date.none.fl_str_mv | 2020-08-31 2025-12-15T17:29:03Z 2025-12-15T17:29:03Z 2025-12-15 |
| dc.identifier.none.fl_str_mv | 1646-9895 https://repositorio.utn.edu.ec/handle/123456789/18303 http://risti.xyz/issues/ristie32.pdf |
| dc.language.none.fl_str_mv | eng |
| dc.publisher.none.fl_str_mv | Revista Ibérica de Sistemas e Tecnologias de Informação |
| dc.rights.none.fl_str_mv | Atribución-NoComercial-CompartirIgual 3.0 Ecuador http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/ec/ info:eu-repo/semantics/openAccess |
| dc.source.none.fl_str_mv | reponame:Repositorio Universidad Técnica del Norte instname:Universidad Técnica del Norte instacron:UTN |
| dc.subject.none.fl_str_mv | SOMNOLENCIA APLICACIÓN MÓVIL SEGURIDAD VIAL CONDUCCIÓN OPENCV FAST FOURIER TRANSFORM HAAR CASCADE TEMPLATE MATCHING |
| dc.title.none.fl_str_mv | Prototipo de una aplicación móvil Android para la detección de somnolencia y alerta en tiempo real aplicada a la conducción nocturna Prototype of an Android mobile application for real time drowsiness detection and alertness applied in night driving |
| dc.type.none.fl_str_mv | info:eu-repo/semantics/publishedVersion info:eu-repo/semantics/article |
| description | os accidentes de tránsito debidos a la somnolencia y la distracción constituyen problemas significativos en Ecuador. En el presente estudio se desarrolló un prototipo de aplicación móvil Android para la detección y alerta de somnolencia en la conducción nocturna, en tiempo real, mediante el uso de técnicas de visión artificial. Este proyecto se llevó a cabo utilizando el entorno de desarrollo Android Studio, la biblioteca OpenCV, clasificadores en cascada tipo Haar-Like y técnicas de template matching, bajo la metodología de desarrollo XP. La aplicación móvil detecta la ubicación y las dimensiones de un rostro dentro de la imagen adquirida en el espectro visible. Posteriormente, estos valores se emplean para obtener la región de interés que contiene cada ojo, utilizando equivalencias geométricas aplicadas al rostro humano. A continuación, se detecta la presencia de las pupilas en la región de interés mediante la aplicación de técnicas de template matching y la transformada rápida de Fourier, con el fin de determinar si los ojos del conductor están abiertos o cerrados. Finalmente, se emite una alarma audible si no se detectan pupilas en la región de interés durante un período de tiempo determinado. Tras un proceso de pruebas y configuración, la aplicación desarrollada alcanzó una tasa promedio de detección de 32 fps, con una precisión de detección de somnolencia del 91,46 % y un valor AUC de 0,847. |
| eu_rights_str_mv | openAccess |
| format | article |
| id | UTN_1c8ce07a9b6c7d381bc3e49f21e1ca55 |
| identifier_str_mv | 1646-9895 |
| instacron_str | UTN |
| institution | UTN |
| instname_str | Universidad Técnica del Norte |
| language | eng |
| network_acronym_str | UTN |
| network_name_str | Repositorio Universidad Técnica del Norte |
| oai_identifier_str | oai:repositorio.utn.edu.ec:123456789/18303 |
| publishDate | 2020 |
| publisher.none.fl_str_mv | Revista Ibérica de Sistemas e Tecnologias de Informação |
| reponame_str | Repositorio Universidad Técnica del Norte |
| repository.mail.fl_str_mv | . |
| repository.name.fl_str_mv | Repositorio Universidad Técnica del Norte - Universidad Técnica del Norte |
| repository_id_str | 4189 |
| rights_invalid_str_mv | Atribución-NoComercial-CompartirIgual 3.0 Ecuador http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/ec/ |
| spelling | Prototipo de una aplicación móvil Android para la detección de somnolencia y alerta en tiempo real aplicada a la conducción nocturnaPrototype of an Android mobile application for real time drowsiness detection and alertness applied in night drivingHerrera Granda, Erick PatricioDíaz Chimbo, Adriana LourdesGranda Gudiño, Pedro DavidPusdá Chulde, Marco RemigioGarcía Santillán, Iván DaniloSOMNOLENCIAAPLICACIÓN MÓVILSEGURIDAD VIALCONDUCCIÓNOPENCVFAST FOURIER TRANSFORMHAAR CASCADETEMPLATE MATCHINGos accidentes de tránsito debidos a la somnolencia y la distracción constituyen problemas significativos en Ecuador. En el presente estudio se desarrolló un prototipo de aplicación móvil Android para la detección y alerta de somnolencia en la conducción nocturna, en tiempo real, mediante el uso de técnicas de visión artificial. Este proyecto se llevó a cabo utilizando el entorno de desarrollo Android Studio, la biblioteca OpenCV, clasificadores en cascada tipo Haar-Like y técnicas de template matching, bajo la metodología de desarrollo XP. La aplicación móvil detecta la ubicación y las dimensiones de un rostro dentro de la imagen adquirida en el espectro visible. Posteriormente, estos valores se emplean para obtener la región de interés que contiene cada ojo, utilizando equivalencias geométricas aplicadas al rostro humano. A continuación, se detecta la presencia de las pupilas en la región de interés mediante la aplicación de técnicas de template matching y la transformada rápida de Fourier, con el fin de determinar si los ojos del conductor están abiertos o cerrados. Finalmente, se emite una alarma audible si no se detectan pupilas en la región de interés durante un período de tiempo determinado. Tras un proceso de pruebas y configuración, la aplicación desarrollada alcanzó una tasa promedio de detección de 32 fps, con una precisión de detección de somnolencia del 91,46 % y un valor AUC de 0,847.N/ATraffic accidents due to drowsiness and distraction are significant problems in Ecuador. In the present study, a prototype of an Android mobile application was developed, for the detection and alertness of sleepiness in night driving, in real time, through the use of artificial vision techniques. This project was carried out through the Android Studio Development IDE, OpenCV library, Haar’Like Cascade Classifiers and Template matching techniques under the XP development methodology. The mobile application detects the location and dimensions of a face, within the image acquired in the visible spectrum. Then, these values are used to obtain the region of interest that contains each eye, using geometric equivalences applied to the human face. Subsequently, the presence of pupils in the region of interest is detected, applying template matching techniques and the fast Fourier transform, to determine whether the driver’s eyes are open or not. Finally, an audible alarm is issued if pupils are not detected in the ROI for a determined period of time. After a testing and configuring process, the developed application achieved an average detection rate of 32 fps, with a drowsiness detection accuracy of 91.46% and an AUC of 0.847.Revista Ibérica de Sistemas e Tecnologias de Informaçãohttps://orcid.org/0000-0001-5638-5673https://orcid.org/0000-0003-4265-999Xhttps://orcid.org/0000-0001-6404-51852025-12-15T17:29:03Z2025-12-15T17:29:03Z2020-08-312025-12-15info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/article1646-9895https://repositorio.utn.edu.ec/handle/123456789/18303http://risti.xyz/issues/ristie32.pdfengIbarra. EcuadorAtribución-NoComercial-CompartirIgual 3.0 Ecuadorhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/ec/info:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositorio Universidad Técnica del Norteinstname:Universidad Técnica del Norteinstacron:UTN2025-12-15T17:29:03Zoai:repositorio.utn.edu.ec:123456789/18303Institucionalhttp://repositorio.utn.edu.ec/Universidad públicahttps://www.utn.edu.ec/http://repositorio.utn.edu.ec/oai.Ecuador...opendoar:41892026-04-18T02:19:56.380360Repositorio Universidad Técnica del Norte - Universidad Técnica del Nortetrue |
| spellingShingle | Prototipo de una aplicación móvil Android para la detección de somnolencia y alerta en tiempo real aplicada a la conducción nocturna Herrera Granda, Erick Patricio SOMNOLENCIA APLICACIÓN MÓVIL SEGURIDAD VIAL CONDUCCIÓN OPENCV FAST FOURIER TRANSFORM HAAR CASCADE TEMPLATE MATCHING |
| status_str | publishedVersion |
| title | Prototipo de una aplicación móvil Android para la detección de somnolencia y alerta en tiempo real aplicada a la conducción nocturna |
| title_full | Prototipo de una aplicación móvil Android para la detección de somnolencia y alerta en tiempo real aplicada a la conducción nocturna |
| title_fullStr | Prototipo de una aplicación móvil Android para la detección de somnolencia y alerta en tiempo real aplicada a la conducción nocturna |
| title_full_unstemmed | Prototipo de una aplicación móvil Android para la detección de somnolencia y alerta en tiempo real aplicada a la conducción nocturna |
| title_short | Prototipo de una aplicación móvil Android para la detección de somnolencia y alerta en tiempo real aplicada a la conducción nocturna |
| title_sort | Prototipo de una aplicación móvil Android para la detección de somnolencia y alerta en tiempo real aplicada a la conducción nocturna |
| topic | SOMNOLENCIA APLICACIÓN MÓVIL SEGURIDAD VIAL CONDUCCIÓN OPENCV FAST FOURIER TRANSFORM HAAR CASCADE TEMPLATE MATCHING |
| url | https://repositorio.utn.edu.ec/handle/123456789/18303 http://risti.xyz/issues/ristie32.pdf |