Detecção Automática de Motoristas Cansados

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Autores

Rameh, Guilherme
Pinto, Luiza Valezim Augusto
Barros, Raphael Lahiry C. M. de
Griner, Rodrigo Nigri

Orientador

Miranda, Fabio Roberto

Co-orientadores

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Data

2023

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Resumo

Este projeto tem como objetivo o desenvolvimento de uma solução, no modelo prova de conceito para a plataforma Jetson Nano da Nvidia que identifique se o motorista está cansado e proponha outras possíveis formas de mitigar os riscos de condução do motorista, como disparar alarmes ou outras formas de evitar que acidentes aconteçam. Para enfrentar o desafio da detecção de um motorista cansado, o projeto conta com o ferramental prático e computacionalmente integrado da Nvidia para o desenvolvimento de soluções com AI e DeepLearning otimizadas em GPU, como a própria plataforma Jetson Nano e os softwares DeepStream, TAO Toolkit e TensorRT. Os resultados deste projeto demonstram a viabilidade de um produto feito integralmente com ferramentas da Nvidia, assim como o desenvolvimento de um modelo customizado usando o TAO Toolkit, a criação de uma pipeline capaz de usar tal modelo pela DeepStream e identificam gargalos na parte de capacidade computacional da Jetson Nano.

Palavras-chave

Visão Computacional; Redes Neurais; Deep Learning; Transfer Learning; Nvidia Jetson Nano; Sistemas Embarcados; Detecção de Fadiga

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Idioma

pt

Notas

Projeto realizado para a empresa Nvidia - Mentor: Marcel Saraiva

Membros da banca

Miranda, Fábio Roberto
Sanches, Tiago
Tavares, Tiago Fernandes

Área do Conhecimento CNPQ

CIENCIAS SOCIAIS APLICADAS

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