Banca de QUALIFICAÇÃO: LUISA CHRISTINA DE SOUZA

Uma banca de QUALIFICAÇÃO de DOUTORADO foi cadastrada pelo programa.
DISCENTE : LUISA CHRISTINA DE SOUZA
DATA : 13/09/2024
HORA: 09:00
LOCAL: meet.google.com/ikd-brnx-ijk e no LANCE - nPITI
TÍTULO:

 

Inferência dos Níveis de Condução e do Estado Mental dos Motoristas Usando Sinais Multimodais e Aprendizado de Máquina.

PALAVRAS-CHAVES:

Detecção de fadiga, comportamento do motorista, detecção de direção autônoma, aprendizado de máquina, sinais multimodais.

PÁGINAS: 64
RESUMO:

O fator humano é crucial para a segurança nas estradas, uma vez que
grande parte dos acidentes é atribuída às falhas do condutor. Neste
contexto, este estudo propõe a análise do comportamento e das
condições dos motoristas baseando-se no uso de técnicas de aprendizado
de máquina e análise exploratória de dados. Utilizando sinais
fisiológicos e dados de simulação de condução provenientes do projeto
Hadrian, o trabalho emprega sinais multimodais para fazer inferências
relevantes sobre o estado mental de fadiga dos motoristas. O processo
começa com a transformação dos sinais fisiológicos em representações
visuais por meio da Transformada de Wavelet. Essas representações são
então analisadas para distinguir entre modos de condução manual e
autônoma, com um modelo apresentando acurácia de 93,34% na
diferenciação desses modos. O estudo também investiga a condição de
fadiga dos motoristas usando técnicas de aprendizado não
supervisionado para agrupar dados e caracterizar o comportamento de
condução. A identificação da fadiga é baseada na análise de variáveis
como a aceleração, velocidade, ângulo do volante e mudanças de faixa,
além da frequência de piscar dos olhos. Os resultados mostram que a
análise da área do gráfico radar, associado à variação dos parâmetros
de condução, pode indicar a fadiga do motorista, embora algumas
correlações não sejam consistentes para todos os indivíduos. O estudo
sugere que a combinação de múltiplos parâmetros e métodos pode
aumentar a precisão na detecção de fadiga, destacando a importância de
uma abordagem personalizada.

MEMBROS DA BANCA:
Presidente - 1837240 - MARCELO AUGUSTO COSTA FERNANDES
Interno - 1153006 - LUIZ AFFONSO HENDERSON GUEDES DE OLIVEIRA
Interna - ***.640.764-** - MARIANNE BATISTA DINIZ DA SILVA - UFRN
Externo ao Programa - 3083298 - RENAN CIPRIANO MOIOLI - UFRN