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Immer mehr Berufe erfordern heute eine langfristige Orientierung. Fahrer m ssen die Stra e sorgf ltig berwachen, damit sie auf unerwartete Ereignisse sofort reagieren k nnen. Die berm dung des Fahrers ist oft die direkte Ursache f r viele Verkehrsunf lle. Daher ist es notwendig, ein System zu entwickeln, das einen schlechten psychophysischen Zustand des Fahrers erkennt und ihn dar ber informiert, wodurch die Zahl der Verkehrsunf lle aufgrund von berm dung erheblich reduziert werden kann. Die Entwicklung solcher Systeme ist jedoch mit vielen Schwierigkeiten verbunden, wenn es darum geht, die M digkeit des Fahrers schnell und relevant zu erkennen. Eine der technischen M glichkeiten f r die Erkennung von M digkeit beim Fahrer ist die Verwendung eines bildgest tzten Ansatzes. Mehrere Studien haben gezeigt, dass Schl frigkeit und M digkeit die Hauptursachen f r Verkehrsunf lle sind. In diesem Artikel wird ein Modul f r ein fortschrittliches Fahrerassistenzsystem vorgeschlagen, um die Zahl der durch M digkeit der Fahrer verursachten Unf lle zu verringern und somit die Verkehrssicherheit zu erh hen. Dieses System befasst sich mit der automatischen Erkennung von Schl frigkeit des Fahrers auf der Grundlage visueller Informationen und maschinellen Lernens. Wir schlagen einen Algorithmus zur Lokalisierung, Verfolgung und Analyse des Gesichts und der Augen des Fahrers vor, die ein wissenschaftlich unterst tztes Ma f r M digkeit sind.

Aujourd'hui, de plus en plus de professions exigent une concentration long terme. Les conducteurs doivent surveiller attentivement la route afin de pouvoir r agir imm diatement aux v nements inattendus. La fatigue du conducteur est souvent la cause directe de nombreux accidents de la route. Il est donc n cessaire de mettre au point un syst me qui d tecte et signale au conducteur un mauvais tat psychophysique, ce qui peut r duire consid rablement le nombre d'accidents de la route dus la fatigue. Cependant, le d veloppement de tels syst mes comporte de nombreuses difficult s li es une identification rapide et pertinente de la fatigue du conducteur. L'une des perspectives techniques pour la mise en oeuvre de la d tection de la fatigue des conducteurs est l'utilisation d'une approche bas e sur la vision. Plusieurs tudes ont montr que la somnolence et la fatigue sont des causes importantes d'accidents de la route. Un module de syst me avanc d'aide la conduite est propos pour r duire le nombre d'accidents caus s par la fatigue des conducteurs et accro tre ainsi la s curit des transports. Ce syst me traite de la d tection 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.

Actualmente, h cada vez mais profiss es que exigem uma concentra o a longo prazo. Os condutores devem vigiar cuidadosamente a estrada para poderem reagir imediatamente a acontecimentos inesperados. A fadiga do condutor frequentemente a causa directa de muitos acidentes de via o. Por isso, necess rio desenvolver um sistema que detecte e notifique o condutor de um mau estado psicof sico, o que pode reduzir significativamente o n mero de acidentes de via o devido fadiga. No entanto, o desenvolvimento de tais sistemas envolve muitas dificuldades em rela o a uma identifica o r pida e relevante do cansa o dos condutores. Uma das perspectivas t cnicas para a implementa o da detec o do cansa o do condutor a utiliza o de uma abordagem baseada na vis o. V rios estudos demonstraram que a sonol ncia e a fadiga s o as principais causas de acidentes de via o. Neste contexto, proposto um m dulo para um sistema avan ado de assist ncia ao condutor com o objectivo de reduzir o n mero de acidentes causados pela fadiga dos condutores e, assim, aumentar a seguran a dos transportes. Este sistema trata da detec o autom tica da sonol ncia do condutor com base em informa es visuais e na aprendizagem autom tica. Propomos um algoritmo para localizar, seguir e analisar o rosto e os olhos do condutor, que uma medida de sonol ncia cientificamente comprovada.

Oggi sempre pi professioni richiedono una concentrazione a lungo termine. I conducenti devono monitorare attentamente la strada per poter reagire immediatamente agli eventi imprevisti. La stanchezza del conducente spesso la causa diretta di molti incidenti stradali. quindi necessario sviluppare un sistema che rilevi e segnali al conducente un cattivo stato psicofisico, in modo da ridurre significativamente il numero di incidenti stradali dovuti alla stanchezza. Tuttavia, lo sviluppo di tali sistemi comporta molte difficolt in relazione a un'identificazione rapida e pertinente della stanchezza del conducente. Una delle prospettive tecniche per implementare il rilevamento della stanchezza del conducente l'utilizzo di un approccio basato sulla visione. Diversi studi hanno dimostrato che la sonnolenza e la stanchezza sono le cause principali degli incidenti stradali. In questo contesto, viene proposto un modulo per un sistema avanzato di assistenza alla guida per ridurre il numero di incidenti causati dalla stanchezza dei conducenti e aumentare cos la sicurezza dei trasporti. Questo sistema si occupa di rilevare automaticamente la sonnolenza del conducente basandosi su informazioni visive e sull'apprendimento automatico. Proponiamo un algoritmo per localizzare, tracciare e analizzare il volto e gli occhi del conducente, che una misura scientificamente supportata della sonnolenza.