Dispositivo microcontrolado de direção assistida embarcado para auxiliar a redução de acidentes de trânsito

Abstract

O desenvolvimento e a utilização de um dispositivo de monitoramento de fadiga e sonolência de motoristas é essencial, tendo em vista a alta incidência de acidentes causados por estas condições. O sono e a fadiga é a segunda maior causa de acidentes no Brasil, perdendo apenas para o álcool e drogas. Em situações de condução prolongada, a atenção diminui gradualmente, devido a fadiga ou sonolência, levando a um aumento de tempo de reação, e eventualmente a perda do controle do veículo. O desenvolvimento de um sistema embarcado, microcontrolado para direção assistida, utilizando de visão computacional, a fim de detectar e alertar o motorista de situações críticas, permite uma intervenção precoce e potencialmente salvar vidas. Para desenvolver este projeto, é necessário aplicar técnicas de visão computacional em linguagem Python, bibliotecas pré-treinadas como OpenCV, MédiaPipe, dlib, dedicado ao reconhecimento facial. Além disto, espera-se o uso de sensores embarcados em Raspberry-PI4 e câmeras para monitorar em tempo real o estado do motorista. A detecção é baseada em métricas como a razão de aspecto do olho (Eye Aspect Ratio - EAR) e a razão de aspecto da boca (Mouth Aspect Ratio - MAR), que monitoram características faciais indicativas de sonolência, como o fechamento dos olhos ou bocejos frequentes. A partir destes padrões são implementados sensores de alerta ao motorista. Objetiva-se a simplicidade, baixo custo e a confiabilidade.