Sistema de reconocimiento facial para la detección de somnolencia en los conductores de la empresa SERSUPPORT
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Date
2025
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Publisher
Instituto Superior Tecnológico Particular Sudamericano
Abstract
Drowsiness while driving has become a common problem in recent times, both in logistics companies and the general public, becoming a significant risk to road safety, especially in the logistics sector, where a high rate of incidents related to driver fatigue has been recorded. In this sense, this project focused on the development of a mobile application to detect signs of drowsiness in drivers of the company SERSUPPORT. This application, using metrics such as microsleeps, eye rubbing, and blinking, provides early detection alerts and prevents accidents. The mobile phone’s camera captures the driver’s image, and through image analysis and facial recognition, drowsiness levels are detected. When these levels exceed normal levels, relevant audible alerts are issued to prompt the driver to react. This data is also stored for monitoring and appropriate action. The research was carried out with a quantitative, experimental, and practical approach, using a hybrid method that incorporated Design Thinking principles from the conception phase to the evaluation phase. In conjunction with the agile Scrum methodology used in the full development of the appli cation, the essential functions of the application were implemented through five sprints, achieving an operational version of the system. The results demonstrate that, through a user-friendly inter face, the different drowsiness metrics are effectively detected, activating notifications when high drowsiness values are present, giving prevention signals to increase road safety.
Description
La somnolencia al conducir se ha convertido en un problema común en los últimos tiempos, tanto en las empresas de logística y publico en general, convirtiéndose en un riesgo importante para la seguridad vial, especialmente en el sector logístico de la empresa, donde se han registrado un alto índice de incidentes relacionados con el cansancio de los conductores. En este sentido, el presente proyecto se centro en el desarrollo de una aplicación móvil para la detección de signos de ´somnolencia en conductores de la empresa SERSUPPORT para de esta forma mediante métricas de micro-sueños, frotamiento de ojos y parpadeos dar alertas de detección temprana y evitar accidentes. La cámara del teléfono móvil recoge la imagen del conductor y mediante análisis de imágenes y reconocimiento facial, se detectan los niveles de somnolencia, que al sobrepasar los niveles normales se emiten alertas auditivas pertinentes para que el conductor reaccione, adicionalmente estos datos se almacenan para que se de seguimiento y se tome las acciones correspondientes. La investigación se llevó a cabo con un enfoque cuantitativo, experimental y práctico, para ello se usó un método híbrido que incorporo principios de Design Thinking desde la fase de concepción hasta la fase de evaluación. En conjunto con la metodología ágil de Scrum usada en el desarrollo completo de la aplicación, mediante cinco sprints, se implementaron las funciones esenciales de la aplicación, logrando una versión operativa del sistema. Los resultados demuestran que por medio de una interfaz amigable con el usuario se detectan eficazmente las distintas métricas de somnolencia, activando notificaciones cuando existen valores de somnolencia altos, dando señales de prevención para aumentar la seguridad vial.
Keywords
Citation
Morales Vivar, S. & Naula Guamán, K. (2025). Sistema de reconocimiento facial para la detección de somnolencia en los conductores de la empresa SERSUPPORT. [Tesis de Tecnólogo/a Superior en Desarrollo de Software, Instituto Tecnológico Superior Sudamericano]. Repositorio Institucional.