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Aujourd'hui, de plus en plus de professions exigent une concentration à long terme. Les conducteurs doivent surveiller attentivement la route afin de pouvoir réagir immédiatement aux événements inattendus. La fatigue du conducteur est souvent la cause directe de nombreux accidents de la route. Il est donc nécessaire de mettre au point un système qui détecte et signale au conducteur un mauvais état psychophysique, ce qui peut réduire considérablement le nombre d'accidents de la route dus à la fatigue. Cependant, le développement de tels systèmes comporte de nombreuses difficultés liées à une identification rapide et pertinente de la fatigue du conducteur. L'une des perspectives techniques pour la mise en oeuvre de la détection de la fatigue des conducteurs est l'utilisation d'une approche basée sur la vision. Plusieurs études ont montré que la somnolence et la fatigue sont des causes importantes d'accidents de la route. Un module de système avancé d'aide à la conduite est proposé pour réduire le nombre d'accidents causés par la fatigue des conducteurs et accroître ainsi la sécurité des transports. Ce système traite de la détection automatique de la somnolence du conducteur sur la base d'informations visuelles et de l'apprentissage automatique. Nous proposons un algorithme pour localiser, suivre et analyser le visage et les yeux du conducteur, ce qui constitue une mesure scientifique de la somnolence.
About the author
A. Sai Suneel travaille en tant que professeur assistant au département ECE, School of Engineering and Technology, Sri Padmavati Mahila Visvavidyalayam, Tirupati. Il a plus de 15 ans d'expérience dans l'enseignement et la recherche dans le domaine de l'ingénierie des communications. Il est l'auteur de 4 livres et de plus de 28 articles de recherche.
