Detecção de fadiga na operação ferroviária (2022)
- Authors:
- USP affiliated author: MENDES, FELIPE - ICMC
- School: ICMC
- Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL; APRENDIZADO COMPUTACIONAL; FADIGA NO TRABALHO
- Language: Português
- Abstract: Com o avanço da tecnologia, os operadores ferroviários ficam ociosos e consequentemente mais suscetíveis a fadiga. Para evitar que ocorram desvios operacionais, é necessário avaliar algoritmos que possuem como objetivo detecção de fadiga do maquinista durante sua rotina de trabalho, portanto, o algoritmo precisa atuar na análise de imagens de vídeos em tempo real. Não foi encontrado nenhuma aplicação de detecção de fadiga com imagem na operação ferroviária em busca de referências bibliográficas, porém algumas soluções similares foram analisadas e diversos algoritmos foram pesquisados para verificar qual a melhor solução já estudada até o momento para aplicação. As bibliotecas para tratamento de imagens estão avançadas e a pesquisa por aplicações simulares auxiliaram na decisão das bibliotecas escolhidas, visto que pontos positivos, negativos e resultados são sinalizados, contudo, as bibliotecas OpenCV e Dlib foram bem avaliadas e utilizadas nessa aplicação. Foi demonstrado o algoritmo de forma detalhada, as funções necessárias para detecção da face e pontos de interesse, relatado boas práticas com as dificuldades encontradas, para facilitar caso tenham interesse de replicar a funcionalidade. Para verificar a performance e robustez do algoritmo, foi realizado teste em situações adversas, com o objetivo de dificultar os assertos e mesmo com todas as dificuldades e variáveis inseridas, o algoritmo obteve em média 95,63% de assertividade com pessoas de diferentes sexos, sendo considerado que o resultado foi satisfatório para o problema proposto e possui escalabilidade para outras pessoas. Foi demonstrado os pontos negativos e dificuldades do algoritmo, assim como melhoria contínua na busca por novas bibliotecas que vão sendo desenvolvidas, assim como possibilidades para sequência desse estudo em trabalhos futuros.
- Imprenta:
- Place of publication: São Carlos
- Date published: 2022
-
ABNT
MENDES, Felipe. Detecção de fadiga na operação ferroviária. 2022. Trabalho de Conclusão de Curso (MBA) – Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos, 2022. Disponível em: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/11be4a53-e467-4100-a128-e31369ab479c/Felipe%20Mendes_Metodologia%204%20-%20Felipe%20Mendes%20Final_206738.pdf. Acesso em: 18 abr. 2024. -
APA
Mendes, F. (2022). Detecção de fadiga na operação ferroviária (Trabalho de Conclusão de Curso (MBA). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação, Universidade de São Paulo, São Carlos. Recuperado de https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/11be4a53-e467-4100-a128-e31369ab479c/Felipe%20Mendes_Metodologia%204%20-%20Felipe%20Mendes%20Final_206738.pdf -
NLM
Mendes F. Detecção de fadiga na operação ferroviária [Internet]. 2022 ;[citado 2024 abr. 18 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/11be4a53-e467-4100-a128-e31369ab479c/Felipe%20Mendes_Metodologia%204%20-%20Felipe%20Mendes%20Final_206738.pdf -
Vancouver
Mendes F. Detecção de fadiga na operação ferroviária [Internet]. 2022 ;[citado 2024 abr. 18 ] Available from: https://bdta.abcd.usp.br/directbitstream/11be4a53-e467-4100-a128-e31369ab479c/Felipe%20Mendes_Metodologia%204%20-%20Felipe%20Mendes%20Final_206738.pdf
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