Alcántara Montiel señaló que se trata de una tecnología de bajo costo y fácil instalación que emite señales de audio al identificar expresiones faciales en el usuario, como bostezos u ojos cerrados en un tiempo prolongado.

“Este proyecto fue asesorado por el profesor investigador de la FI, el doctor Jesús Carlos Pedraza Ortega. Es un sistema que se puede instalar en cualquier automóvil y lo que hace es detectar signos de fatiga, es decir, si el usuario se está quedando dormido —que se visualiza cuando tiene los ojos cerrados por un tiempo prolongado— o cuando bosteza, y emite una alarma sonora y visual. El algoritmo está diseñado para distinguir cuando el conductor está entrando a los signos de fatiga”.

El sistema comprende una cámara web de computadora que se coloca detrás del volante para capturar el rostro del usuario, una pantalla LCD para visualizar la detección del rostro, una bocina para la alerta sonora, una Raspberry 3B+ con un algoritmo, que es el centro de procesamiento, y una batería de energía o power bank.

“A pesar de que ya existen dispositivos de gama alta en el mercado, este tiene la ventaja de que es de bajo costo y se adapta a cualquier tipo de automóvil porque sus sistemas embebidos son más simples. La siguiente etapa del proyecto es trabajar con deep learning para que la detección de las características faciales sea más intuitiva y evitar posibles limitaciones que pudiera generar la iluminación o si el conductor usa lentes oscuros. El doctor Pedraza ya cuenta con equipo de trabajo donde se va a reforzar el algoritmo”.

El proyecto ya fue presentado en el XIV Congreso Internacional sobre Innovación y Desarrollo Tecnológico (Ciindet) 2018, en Cuernavaca, Morelos.