@TECHREPORT{Por_Vis_2020,
author = "Portilla Molina, Javier",
title = "Visión artificial con sistema embebido y supervisión móvil para detectar fatiga y distracciones en conductores de automóviles",
abstract = "La somnolencia es una de las causas de accidentes de automóviles más comunes alrededor del mundo  en la actualidad, por lo que se propone un sistema electrónico para detectar somnolencia utilizando técnicas de visión por computador mediante una monitorización de los párpados de un conductor de automóvil. El sistema electrónico realiza la detección y seguimiento de párpados mediante la técnica  de radio de aspecto del ojo, en la que se asignan seis coordenadas a cada ojo umano representado en un fotograma, con ello se estima la distancia vertical y horizontal del contorno de los párpados y se obtiene una media de apretura para determinar el grado de somnolencia que presenta un conductor de automóvil. Lo anterior, se realizó con una tarjeta Raspberri Py y el lenguaje de programación Python mediante técnicas de umbralización y conversión en escala de grises y la determinación de marcas faciales preestablecidas, se utilizó un cámara de 8 Megapíxeles con visión diurna en ambientes con  luminosidad favorables. Se obtuvieron tiempos de respuesta en tiempo real entre 0.37 segundos y 0.38 segundos y una precisión según los fotogramas analizados para las marcas faciales entre 99.2% y 99.35% para la detección y seguimiento de párpados.",
year = 2020,
institution = "Repositorio Universidad Francisco de Paula Santander",
url = "https://repositorio.ufps.edu.co/handle/ufps/4508",
}