Monitoramento inteligente de fadiga: detecção de sonolência em motoristas com IA e visão computacional para aumentar a segurança no trânsito

A fadiga que provoca sinais de sonolência em motoristas é uma das principais causas de acidentes de trânsito. Esses sinais se manifestam em diferentes níveis de gravidade, e quanto maior o nível, maior o risco de acidentes. Este trabalho apresenta um método baseado em inteligência artificial, aprendizado de máquina, aprendizado profundo e visão computacional para desenvolver um sistema capaz de identificar sinais de sonolência e emitir alertas proporcionais ao nível de fadiga detectado. Com o uso da ferramenta YOLO (You Only Look Once), amplamente reconhecido por sua eficácia em detecção de objetos em tempo real, foi desenvolvido um modelo para reconhecer sinais de sonolência em motoristas. O processo de construção do modelo incluiu etapas essenciais, como a coleta de imagens e o treinamento do modelo. Após o treinamento, o modelo foi submetido a testes, que mostraram sua eficiência em detectar sinais de fadiga e seus resultados foram avaliados por meio de métricas estatísticas, verificando sua precisão na identificação dos diferentes níveis de fadiga. Com base nesses sinais, o sistema pode alertar o motorista em casos de fadiga acentuada, atuando como uma ferramenta preventiva para aumentar a segurança no trânsito. Assim, o sistema contribui para a redução de acidentes relacionados à sonolência.