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| Acadêmico(a): Rafael Dattinger |
| Título: Ferramenta para Detecção de Fadiga em Motoristas Baseada na Monitoração dos Olhos |
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| Conclusão: |
O presente trabalho possibilitou desenvolver uma ferramenta capaz de monitorar o motorista de forma segura e de baixo custo a fim de prevenir acidentes ocorridos por um dos principais fatores causadores de acidentes com automóveis, a fadiga. Para o funcionamento utilizou-se um dispositivo de captura de imagem, como por exemplo, uma webcam já presente na maioria dos computadores atuais.
A implementação da ferramenta teve como base o trabalho de RESTOM (2006). Métodos como os de limiarização e transformada de Hough foram cruciais para a detecção do rosto e da pupila. A utilização do filtro FRSS e de heurística presente no AMV mostraram-se de grande importância para otimização do processo de detecção, tornando viável a detecção e monitoramento da pupila em tempo real. Outros métodos como, por exemplo, a rotação da imagem e diminuição da escala também contribuíram para um melhor desempenho da ferramenta.
A utilização da biblioteca e classes presentes no trabalho de RESTOM (2006) juntamente com a linguagem de programação Java, que possui vários métodos e rotinas de exemplo bem documentadas foi de grande ajuda para a elaboração da ferramenta de forma que muitos métodos puderam ser reutilizados, poupando tempo e tornando o projeto viável.
O uso do conjunto de ferramentas Architect 7.0.813 e JUDE Community 5.4.1 para a elaboração das especificações do trabalho se mostraram ágeis e fáceis de usar, não apresentando problemas durante sua execução, atendendo desta forma a todas as necessidades do projeto.
A ferramenta se mostrou eficaz quando as condições mínimas de operação são atendidas, entre elas o ângulo do rosto não apresentar um grau de rotação maior que trinta graus, e o fato de o motorista não estiver usando óculos ou outro acessório que dificulte o rastreamento do rosto. A distância entre o dispositivo de captura e o motorista deve estar próxima de trinta e cinco centímetros e a taxa de FPS deve ser igual ou maior que vinte. A fonte de luz deve estar posicionada na parte da frente do motorista e deve ser maior do que 550lm. Porém, nem sempre estas condições são atingidas, tornando a ferramenta vulnerável a possíveis erros de detecção e falsos alertas. Não é uma taxa de 100% de acerto, existe muita influência do ambiente, mais testes devem ser feitos para ajustar melhor os parâmetros da ferramenta ou mesmo aprimorar os algoritmos utilizados.
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