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Aplicación de asistencia a conductores de transporte terrestre pesado mediante la detección temprana de sueño por medio de Machine Learning : aplicación móvil y modelo de preguntas y respuestas.

Resumen

La fatiga en pilotos de transporte pesado constituye un serio problema en términos de seguridad vial, ya que puede incrementar las posibilidades de accidentes y comprometer la integridad de conductores, pasajeros y demás usuarios de la carretera. El proyecto de graduación tiene como objetivo desarrollar una aplicación móvil especializada en la recolección de información sobre un piloto de transporte pesado que permitirá alertar al mismo sobre situaciones de fatiga y somnolencia. La aplicación se compone de tres módulos fundamentales: una interfaz móvil, un simulador de copiloto interactivo y un módulo complementario que transmite alertas de detección de fatiga a la aplicación. La aplicación busca mejorar la seguridad vial al mantener a los pilotos alerta y entretenidos, sin ser un distractor, durante sus trayectos, evitando situaciones de riesgo asociadas a la fatiga. Para abordar este desafío, se llevó a cabo una investigación en áreas clave como la interacción humano-computador, ergonomía cognitiva, experiencia del usuario y usabilidad. Esta labor ha sido fundamental en la creación de una aplicación para dispositivos móviles Android que sea de uso fácil e intuitivo. La aplicación cuenta con una serie de funcionalidades como: el cambio automático de modo diurno y modo nocturno, el cambio automático del brillo de la pantalla, la activación y desactivación de los parámetros mencionados anteriormente una guía auditiva que proporciona instrucciones durante todo el período de navegación, la recolección de fotografías del rostro de los pilotos para ser analizadas y determinar si el piloto va alerta o no, un simulador de copiloto que recita monólogos relacionados con las categorías de interés seleccionadas por el usuario previo a iniciar el viaje. La aplicación se conecta a un servidor local que fue desarrollado como un módulo complementario. Dicho servidor procesa señales de sensores, fotografías faciales y ritmo cardíaco para determinar el estado de somnolencia del piloto, una vez el viaje ha sido iniciado. El servidor transmite a la aplicación el resultado del análisis para que esta proceda con alertas. (LA)