Detecção de sonolência ao volante: uma solução prática com Visão Computacional e Raspberry PI

Abstract

O uso de ferramentas de Inteligência Artificial, como Visão Computacional e Aprendizado de Máquina, está cada vez mais presente em diversas áreas, incluindo o trânsito, onde o alto índice de acidentes e a necessidade de coleta de dados para análise impulsionam o desenvolvimento de soluções tecnológicas. Essas ferramentas têm potencial para atuar desde a análise do tráfego até a identificação de infratores e a prevenção de acidentes, contribuindo para a segurança viária. Neste contexto, o presente trabalho visa desenvolver um sistema para detecção de sonolência ao volante, utilizando técnicas de Visão Computacional com o framework MediaPipe. O projeto resultou no desenvolvimento de um protótipo composto por uma placa Raspberry Pi 3B, uma PiCamera, LEDs indicadores e um buzzer que emite alertas sonoros ao detectar que o motorista está com os olhos fechados, indicando que ele pode estar dormindo ao volante. Esse protótipo oferece uma alternativa acessível e compacta para minimizar o risco de acidentes relacionados à fadiga e à sonolência ao volante, integrando facilmente componentes de baixo custo e consumo energético. Ao ajudar a reduzir as estatísticas de acidentes e promover um trânsito mais seguro, o sistema contribui para o avanço das tecnologias assistivas no setor automobilístico, com potencial para futuras melhorias e integrações em veículos modernos.