Sistema de visión artificial para la prevención de somnolencia y distracciones en conductores de la empresa de transporte VICASA, 2024
| dc.contributor.advisor | Vicente Ramos , Wagner Enoc | |
| dc.contributor.author | Campos Torres , Jose Luis | |
| dc.contributor.author | Hurtado Vicente , Kyara Gianina | |
| dc.date.accessioned | 2025-07-08T14:37:48Z | |
| dc.date.available | 2025-07-08T14:37:48Z | |
| dc.date.issued | 2025-07-08 | |
| dc.description.abstract | La presente investigación tuvo como objetivo mejorar la prevención de somnolencia y distracciones en conductores de la empresa de transporte “VICASA”, mediante el desarrollo de un sistema de visión artificial, esto surgió por la necesidad de reducir los accidentes de tránsito, en las cuales en su mayoría se originan por causa del conductor y no hay un monitoreo en tiempo real que prevenga ante posibles accidentes. Para ello el enfoque de investigación es cuantitativa, se empleó la metodología ágil SCRUM para el desarrollo del sistema de visión artificial, de acuerdo al contexto de la situación problemática. Se usó una muestra probabilística en base a una población de 40 conductores, abarcando una muestra de 36 conductores. Los resultados se mencionan que en los tiempos promedios de detección y reconocimiento sin el sistema abarcan alrededor de los 1532 segundos (equivalente a 25 minutos con 53 segundos), mientras con el sistema de visión artificial desarrollado abarcó un tiempo de 934 segundos (equivalente a 15 minutos con 56 segundos) y la disminución del tiempo de detección en un 15.37% y en el reconocimiento un incremento del 98.32% ; esta diferencia evidencia que el sistema de visión artificial permite una detección y reconocimiento más rápido. Se puede afirmar que se ha logrado desarrollar un sistema de visión artificial para mejorar la prevención de somnolencia y distracciones, teniendo así una influencia significativa. | |
| dc.description.abstract | The objective of this research was to improve the prevention of drowsiness and distractions in drivers of the transport company “VICASA”, through the development of an artificial vision system, this arose from the need to reduce traffic accidents, in which most of them are caused by the driver and there is no real-time monitoring to prevent possible accidents. The research approach is quantitative, the agile SCRUM methodology was used for the development of the artificial vision system, according to the context of the problematic situation. A probabilistic sample was used based on a population of 40 drivers, covering a sample of 36 drivers. The results show that the average detection and recognition times without the system are around 1532 seconds (equivalent to 25 minutes and 53 seconds), while with the artificial vision system developed it covered a time of 934 seconds (equivalent to 15 minutes and 56 seconds) and the decrease in detection time by 15.37% and in recognition an increase of 98.32%; this difference shows that the artificial vision system allows a faster detection and recognition. It can be affirmed that it has been possible to develop an artificial vision system to improve the prevention of drowsiness and distractions, thus having a significant influence. | |
| dc.format | application/pdf | |
| dc.identifier.citation | Campos Torres Jose Luis - Hurtado Vicente Kyara Gianina , "Sistema de visión artificial para la prevención de somnolencia y distracciones en conductores de la empresa de transporte VICASA, 2024." Tesis para optar el grado de Ingeniero de Sistemas, Escuela de pregrado Facultad de Ingenieria de Sistemas. Universidad Nacional de Cañete. Cañete – Perú | |
| dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.14559/295 | |
| dc.language.iso | spa | |
| dc.publisher | Universidad Nacional de Cañete | |
| dc.publisher.country | PE | |
| dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | |
| dc.subject | Visión Artificial | |
| dc.subject | somnolencia | |
| dc.subject | distracciones | |
| dc.subject | detección | |
| dc.subject | reconocimiento. | |
| dc.subject.ocde | https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04 | |
| dc.title | Sistema de visión artificial para la prevención de somnolencia y distracciones en conductores de la empresa de transporte VICASA, 2024 | |
| dc.type | info:eu-repo/semantics/bachelorThesis | |
| renati.advisor.dni | 20738614 | |
| renati.advisor.orcid | https://orcid.org/000-00016322-3535 | |
| renati.author.dni | 74757759 | |
| renati.author.dni | 70286111 | |
| renati.discipline | 612076 | |
| renati.juror | Larico Uchumaco, Guido Raúl | |
| renati.juror | Roque Tito , Edwin | |
| renati.juror | Angoma Astucuri , Mirian | |
| renati.level | https://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesional | |
| renati.type | https://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis | |
| thesis.degree.discipline | Ingenieria de Sistemas | |
| thesis.degree.grantor | Universidad Nacional de Cañete. Facultad de Ingenieria de Sistemas | |
| thesis.degree.name | Ingeniero de Sistemas |