Manjusha Deshmukh / Pooja Rane
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L’inattention des conducteurs est le principal facteur contribuant aux accidents de la route. L’inattention peut être causée par la fatigue. La vigilance d’une personne est généralement caractérisée par divers indices visuels, tels que le mouvement des paupières, le mouvement du regard, le mouvement de la tête et l’expression du visage, qui peuvent ensuite être extraits et déduits du niveau de somnolence. L’état mental du conducteur peut également être déterminé par les signaux EEG. Ce projet se concentre donc sur la combinaison simultanée de plusieurs indices visuels et non visuels pour obtenir une caractérisation de la fatigue plus robuste qu’une entrée unique. Cette approche combine les expressions faciales comme le mouvement des paupières et le bâillement pour la détection de la fatigue. Les caractéristiques du visage sont détectées, puis les points d’intérêt sont tracés en utilisant la détection des points d’angle de Harris. La zone couverte par ces points d’intérêt détermine la présence ou l’absence de somnolence. Nous utilisons également les signaux EEG pour déduire l’état mental du conducteur et détecter la fatigue, ce qui rend le système plus fiable. Ainsi, le système combine efficacement les différentes caractéristiques pour aider à éviter les accidents causés par la présence de la fatigue chez les conducteurs.
