Sistema de detección de somnolencia para conductores de taxis en la ciudad de Tulcán

Kevin Daniel  Delgado Egas; Marco Antonio Yandún Velasteguí

doi:10.32645/13906984.1171

Authors

Kevin Daniel Delgado Egas Universidad Politécnica Estatal del Carchi https://orcid.org/0000-0002-4368-337X
Marco Antonio Yandún Velasteguí Universidad Politécnica Estatal del Carchi https://orcid.org/0000-0001-5627-9838

DOI:

https://doi.org/10.32645/13906984.1171

Keywords:

Drowsiness, Arduino, App Inventor, Bluetooth, Firebase

Abstract

This research focuses on the development of a Drowsiness detection system applicable to taxi drivers in the city of Tulcán. This arises through the problems found in terms of the large number of traffic accidents that currently occur, being Drowsiness determined as one of the main causes, also because taxi cooperatives do not use any tool to help detect the state of sleepiness of their drivers. These statements were evidenced in the results of quantitative research, where the informants were the taxi drivers of a Tulcán cooperative. With this data, there was the need of developing the drowsiness detection system by applying several electronic tools, especially the infrared obstacle sensor, which is responsible for detecting when the driver closes his eyes for a period of time; a Buzzer alarm device that emits an alarm; moreover, a Bluetooth communication module that establishes the connection between the mobile application and the electronic part. Additionally, a mobile application was developed to manage the electronic part, save its results and users management. To test the operation and effectiveness of the glasses-type prototype, tests were carried out with 20 voluntary users, which can be used in drivers to reduce traffic acidentes because of drowsiness.

References

Agencia Nacional de Tránsito . (2022). Estadísticas de siniestros de tránsito. https://www.ant.gob.ec/estadisticas-siniestros-de-transito/

Arias, E. (2020). Investigación exploratoria. https://economipedia.com/definiciones/investigacion-exploratoria.html

Arias, F. (2006). El proyecto de investigación. https://issuu.com/fidiasgerardoarias/docs/fidias_g._arias._el_proyecto_de_inv_896991d0bdcefe

Barros-Centeno, M. F., González-Castellanos, M. E., Martinez, D., Guantay, C., Correa, L. J., Suarez, M. F., ... & Serra, H. M. (2017). Estudio de la frecuencia de parpadeo y evaluación de la película lagrimal en superficie ocular de cobayos Eye blinking frequency studies and tear film evaluation in guinea pig´ s ocular surface. Revista Methodo, 2(2), 52-54.

Berejano, P. (2017). Esta nueva tecnología detecta el nivel de somnolencia en conductores. https://blogthinkbig.com/esta-nueva-tecnologia-detecta-el-nivel-de-somnolencia-en-conductores/

Clínica Somno. (2018). Somnolencia. https://www.somno.cl/somnolencia/

Delgado K. (2022) Sistema de detección de somnolencia para los conductores de la cooperativa de taxis Atahualpa de la ciudad de Tulcán [Tesis de pregrado] Universidad Politécnica Estatal del Carchi – Ecuador.

Fernández, Y. (2020). Arduino. https://www.xataka.com/basics/que-arduino-como-funciona-que-puedes-hacer-uno

Fundación MAPFRE. (2022). Sistema de detección de fatiga. https://www.fundacionmapfre.org/educacion-divulgacion/seguridad-vial/sistemas-adas/tipos/sistema-de-deteccion-de-fatiga/

Ipushima, K., & Jara, E. (2018). Calidad de sueño y somnolencia diurna en conductores. https://repositorio.upch.edu.pe/bitstream/handle/20.500.12866/647/Calidad%20de%20sue%c3%b1o%20y%20somnolencia%20diurna%20en%20conductores%20de%20taxi%20de%20una%20empresa%20privada%20en%20Lima%20Metropolitana%20-%20Santiago%20de%20Surco%2c%202016.pdf?sequ

Jecrespom. (2019). Sensores Arduino. https://aprendiendoarduino.wordpress.com/2018/04/14/sensores-arduino-3/

Mayon, E., & Limaquispe, R. (2018). Sistema de detección de somnolencia mediante inteligencia artificial en conductores de vehículos para alertar la ocurrencia de accidentes de tránsito. https://repositorio.unh.edu.pe/bitstream/handle/UNH/2327/TESIS-2018-INGENIERIA%20ELECTRONICA-LIMAQUISPE%20MIGUEL.pdf?sequence=1&isAllowed=y

Mejia, T. (2020). Investigación descriptiva: características, técnicas, ejemplos. https://www.lifeder.com/investigacion-descriptiva/

Oviedo, S. S., Rodrígue, W. E. S., Carlosama, S. T. C., Quinayás, D. Y. I., Ramírez, M. L. A., Mamián, A. Y. M., ... & Pino, Á. Z. (2021). Factores relacionados con la calidad del sueño y la somnolencia diurna en universitarios del suroccidente colombiano. Duazary, 18(3), 232-246.

Pedrozo-Pupo, J. C., Córdoba, A. P., & Campo-Arias, A. (2020). Estructura factorial y consistencia interna de la escala de somnolencia de Epworth. Revista de la Facultad de Medicina, 68(2), 183-187.

Sakre, Y. (2017). Driver Drowziness Detection System with Gsm Alert using Piezoelectric Sensor. https://www.ijert.org/research/driver-drowziness-detection-system-with-gsm-alert-using-piezoelectric-sensor-IJERTCONV5IS01115.pdf

Solectro. (2021). Sensores. https://solectroshop.com/es/blog/que-son-los-sensores-analogicos-todo-sobre-su-funcionamiento-n91

Unión de Mutuas. (2017). Fatiga y sueño. https://www.uniondemutuas.es/wp-content/uploads/2017/11/Distracciones-al-volante-SUEN%CC%83O-CAS.pdf

Zorrilla, A. (2021). Investigación documental o bibliográfica. https://identidadydesarrollo.com/tecnica-de-investigacion-documental-o-bibliografica/