Detección de estrés al conducir, a través del análisis de imágenes

Abstract

Hoy en día, uno de los principales objetivos de la industria automotriz es buscar que los autos sean lo más seguros posible. Aun así, el factor humano sigue siendo una de las principales causas de accidentes, por lo que en la actualidad los sistemas avanzados de asistencia al conductor (ADAS, por sus siglas en inglés), tienen el objetivo de reducir los errores causados por la falta de atención al momento de manejar o en circunstancias fuera del control del conductor. Lo que se quiere lograr es un concepto de seguridad más amplio que no solo comprenda los parámetros externos del vehículo sino también la medición de parámetros internos del mismo. Conducir puede ser una experiencia emocionalmente estresante. Algunos de los principales factores estresantes son la falta de control, el impacto negativo potencial de accidentes y el alto nivel de carga cognitiva que se requiere. En este trabajo, se propone realizar un sistema de captura de gestos faciales que permita predecir el estrés del conductor. Adicionalmente, dentro del desarrollo de este proyecto se incluye el apoyo en las mediciones fisiológicas como método de validación del sistema de captura propuesto.

Nowadays, one of the main objectives of the automotive industry is to make cars as safe as possible. Even so, the human factor is still one of the main causes of accidents, so today advanced driver assistance systems (ADAS) have the objective of reducing errors caused by fault attention while driving or in circumstances beyond the driver's control. What you want to achieve is a broader safety concept that not only includes the external parameters of the vehicle but also the measurement of internal parameters of the vehicle. Driving can be an emotionally stressful experience. Some of the main stressors are lack of control, the potential negative impact of accidents, and the high level of cognitive load required. In this work, it is proposed to make a facial gesture capture system that allows predicting driver stress. Additionally, the development of this project includes support for physiological measurements as a validation method for the proposed capture system.