Capítulo II
MARCO TEÓRICO
11 CAPÍTULO II
MARCO TEÓRICO
En este segundo capítulo se mencionan los antecedentes de la investigación, así como también todas las bases teóricas que cuya definición es necesaria para proporcionar los conocimientos a futuros investigadores sobre los conflictos que involucran este tipo de trabajos de investigación.
1. ANTECEDENTES DE LA INVESTIGACIÓN.
Para la sustentación de esta investigación se realizó una búsqueda sobre investigaciones anteriores cuyos resultados y conclusiones contribuyen de manera significativa en la culminación de este trabajo de investigación.
Por lo que dichas investigaciones adquieren al momento del desarrollo y manejo de la información de este objeto de estudio.
Los autores González, Marcías y Rondón (2013) desarrollaron un sistema automatizado para el mantenimiento y limpieza de inyectores con la ayuda de un microcontrolador PIC 16f877 con el cual realizaron un prototipo definitivo y pruebas finales. Basados en las bases teóricas de Bosch (2005), Millares (2000), Donat (2006), Pardiña (2007), Kuo (2007), Calloni (2004), Perez (2011), Hernández, Fernández y Baptista (2003), entre otros.
Realizando un tipo de investigación que se tipifico como descriptiva bajo un diseño no experimental del tipo transaccional. Para la técnica de recolección de datos utilizaron la observación y la entrevista no estructurada, siendo la lista de cotejo y la guía de entrevista los instrumentos respectivos para recaudar la información.
Empleando la metodología de Angulo (1981), la cual se dividió en las siguientes fases: Definición de las especificaciones, Esquema general de hardware, Ordinograma general, Adaptación entre el hardware y el software, Ordinograma modulares y codificación del programa, Implementación del hardware con el software y Construcción del prototipo definitivo y las pruebas finales. En el cual para su desarrollo utilizaron un microcontrolador PIC el cual fue programado y supervisado bajo la plataforma de la serie 16f877.
Estos investigadores con los resultados obtenidos concluyeron que el diseño del sistema desarrollado a través de un microcontrolador permite reducir los costos del personal, así como también de mantenimiento controlando dichas variables y dando también potestad al operador si lo desea hacer de forma manual o automática.
Esta investigación representa un aspecto esencial ya que se basa en un sistema automatizado para la prevención de accidentes automovilísticos mediante un microcontrolador, con el cual se realizará un prototipo definitivo y pruebas finales. A su vez, la investigación antes mencionada servirá de guía para la técnica de recolección de datos, la cual, mediante la observación y la lista de cotejo serán las herramientas principales para el
recaudo de información además de proporcionar los principios teóricos básicos para el diseño de un sistema automatizado mediante un microcontrolador de uso general.
Según Flores, (2009), realizó una investigación titulada “El Sistema Avanzado de Asistencia a la Conducción Mediante Visión por Computador para la Detección de la Somnolencia” realizada en la Universidad Carlos III De Madrid, España; tuvo como propósito de investigación el desarrollo de un sistema para la detección de la somnolencia del conductor, basado en el análisis de los ojos.
Los ojos generan una considerable cantidad de información del estado de una persona, en el caso del conductor, indican su estado de atención y vigilia frente al volante, por ello, el principal objetivo de este trabajo ha sido determinar su posición, para continuar con su análisis hasta llegar a construir un índice de somnolencia. En este caso, el índice implementado para detectar la somnolencia fue el denominado PERCLOS; el mismo que ha sido validado, en estudios anteriores, como el más eficaz para estudiar esta problemática bajo la metodología aplicada en este trabajo. Para verificar la distracción se ha utilizado la información de la posición de los ojos y de la orientación del rostro.
La investigación guarda relación ya que señala ciertos tópicos conceptuales de la tecnología y su aplicación a la industria automotriz.
También brindó información importante de uno de los puntos más resaltantes de hoy en día, como lo es la prevención de accidentes ocasionados por la
somnolencia, debido a esto, se concluye que es actualmente una de las tecnologías prometedoras, capaz de aportar grandes ventajas en la actualidad.
De manera similar Carrillo, Fuentes y Menchaca, (2009), realizaron una investigación titulada “Sistema de Alerta para prevenir Colisiones en un automóvil” realizada en el Instituto Politécnico Nacional Escuela Superior de Ingeniería Mecánica y Eléctrica en México. El objetivo de esta investigación fue diseñar un Sistema de Alarma para Prevenir Colisiones en un Automóvil, mediante un Sistema de Alerta en caso de Somnolencia, el Sistemas de Alerta para preveir Colisiones Frontales y el Sistema de Desplegado de Alertas Visuales y Audibles, así como lograr su realización a un costo accesible. El aporte de dicha investigación fue la similitud a la implementación de un sistema de alarmas para la prevención de accidentes.
2. BASES TEÓRICAS.
Esta investigación tiene como propósito desarrollar un sistema automatizado para la prevención de accidentes automovilísticos mediante el parpadeo ocular. Por lo tanto, desde un punto de vista conceptual la investigación se sustenta en diversas plataformas que hacen referencia a dicha labor, a su vez fundamentan de manera completa toda la información referenciada en el presente proyecto y así otorgar credibilidad, relevancia y una estructura de estudio en beneficio de los lectores, dando cabida a la
posible incorporación de futuros conocimientos para lograr los objetivos planteados.
2.1. SISTEMAS.
Según Ogata (1998, p. 3) es una combinación de componentes que actúan juntos y realizan un objetivo determinado. Un sistema no es necesariamente físico. El concepto de sistema se aplica a fenómenos abstractos y dinámicos, tales como los que se encuentran en la economía.
Por tanto, la palabra sistema debe interpretarse como una implicación de sistemas físicos, biológicos, económicos y similares.
2.1.1. TIPOS DE SISTEMAS.
Según Ogata (1998, p.4) existen diferentes tipos de sistemas, entre ellos:
Sistemas de control realimentados
Un sistema que mantiene una relación prescrita entre la salida y la entrada de referencia, comparándolas y usando la diferencia como medio de control, se denomina sistema realimentado. Los sistemas de control realimentados no se limitan a la ingeniería, sino que también se encuentran en diversos campos ajenos a ella.
Sistemas de control en lazo abierto
Los sistemas en los cuales la salida no afecta la acción de control se denominan sistemas de control en lazo abierto. En otras palabras, en un sistema de control no se mide la salida ni se realimenta para compararla con
la entrada. En cualquier sistema de control en lazo abierto, la salida no se compara con la entrada de referencia. Por tanto, a cada entrada de referencia le corresponde una condición operativa fija, como resultado, la presión del sistema depende de la calibración. Ante la presencia de perturbaciones un sistema de control en lazo abierto no realiza la tarea deseada.
En la práctica, el control en lazo abierto sólo se usa si se conoce la relación entre la entrada y la salida y si no hay perturbaciones internas y externas. Es evidente que estos sistemas no son de control realimentado.
Observe que cualquier sistema de control que opere con una base de tiempo es de lazo abierto.
2.2. SISTEMA AUTOMATIZADO.
Definir sistema automatizado es, en general, una tarea complicada, porque se compone de múltiples procesos que son, al mismo tiempo, actores en otros subsistemas de la organización, y porque el sistema automatizado participa de toda actividad que se desarrolla en esa organización.
Según Senn (1992), un sistema automatizado es un conjunto de elementos que interactúan entre sí con el fin de apoyar las actividades de una empresa o negocio. Un sistema automatizado interactúa con el recurso humano, el cuál está formado por las personas que utilizan el sistema, y el equipo computacional, el cuál es el hardware necesario para que el sistema automatizado pueda operar.
Así mismo, Montilva (1999) afirma que un sistema automatizado es un sistema hombre-máquina que procesa datos a fin de registrar los detalles originados por las transacciones que ocurren y las entidades que forman una organización y proporcionan información que facilite la ejecución de actividades, operaciones y funciones en una organización.
Además, Cohen (2000) señala que un sistema automatizado es un conjunto de elementos que interactúan entre sí con el fin de apoyar las actividades de una empresa o negocio. En un sentido amplio, un sistema automatizado no necesariamente incluye equipo electrónico (Hardware).
Estos elementos son de naturaleza diversa y normalmente incluyen:
El equipo computacional, es decir, el hardware necesario para que el sistema automatizado pueda operar. Lo constituyen las computadoras y el equipo periférico que puede conectarse a ellas.
El recurso humano que interactúa con el sistema automatizado, el cuál está formado por las personas que utilizan un sistema, alimentándolo con datos o utilizando los datos que generen.
Los datos o información fuente que son introducidos en el sistema, son todas las entradas que se incluyen en el sistema para generar como resultado la información que desea.
Los programas que son ejecutados por la computadora y proceden diferentes tipos de resultados. Los programas son las partes del software del
sistema automatizado que hará que los datos de entrada introducidos sean procesados correctamente y generen los resultados que se esperen.
Las telecomunicaciones, las cuáles son básicamente hardware y software, facilitan la transmisión de textos, datos, imágenes y voz en forma electrónica.
Por lo tanto, se puede afirmar que un sistema automatizado, aplicado a nuestra investigación es un conjunto de elementos que interactúan entre sí con el fin de apoyar un mecanismo de prevención para los accidentes automovilísticos.
2.2.1. OBJETIVOS DEL SISTEMA AUTOMATIZADO.
Según señala Cohen (2000), los sistemas automatizados cumplen tres objetivos básicos dentro de las organizaciones: automatizar los procesos operativos, proporcionar información que sirva de apoyo al proceso de toma de decisiones y lograr ventajas competitivas a través de una implantación y uso.
Por otra parte, Montilva (1999) explica que el objetivo principal de un sistema automatizado es proporcionar información que facilite la ejecución de tareas, operaciones y funciones. La información requerida por la gerencia es sólo una parte de todo el espectro automatizado que el sistema puede suministrar.
Sin embargo, la toma de decisiones se realiza en todos los niveles organizacionales, desde la ejecución de tareas o actividades básicas hasta la
planificación de estrategias; por lo tanto el sistema automatizado debe proporcionar información, en todos los niveles, a personas autorizadas dentro y alrededor de la organización.
Además de los objetivos tradicionales de control de operaciones diarias y de generación automatizado, Kendall (2005) adiciona objetivos relacionados con la producción, distribución, seguridad, almacenamiento y recuperación automatizado; y realza dentro de los objetivos tradicionales: lograr la máxima utilidad de la información.
Es decir, los sistemas automatizados son de vital importancia dentro de la industria debido a la capacidad de aligerar cargas de trabajo a gran cantidad de grupos de personas, proporciona información útil y precisa, la cual puede ser en tiempo real, lo cual es una gran herramienta a nivel gerencial para la toma de decisiones en grandes empresas, compañías o corporaciones de diversos tipos de industrias.
2.2.2. ESTRUCTURA DEL SISTEMA AUTOMATIZADO.
Según Senn (1992, p.368) indica que las estructuras se dividen en:
Diseño estructural:
Se concentra en especificar lo que se requiere que haga el sistema a la aplicación. No se establece como se cumplirán los requerimientos o la forma en que implantará la información a la aplicación. Más bien permite que las personas observen los elementos lógicos (lo que hará el sistema) separados
por los componentes físicos (computadora, terminales, sistema de almacenamiento, entre otros) después de esto se puede desarrollar un diseño físico eficiente, para la situación deonde será utilizado.
Análisis estructurado:
El análisis estructurado permite al analista conocer un sistema o proceso (actividad) en una forma lógica y manejable, al mismo tiempo, que proporciona la base para asegurar que no se omite ningún detalle pertinente.
Los elementos esenciales del análisis estructurado son símbolos gráficos, diagramas de flujo y diccionarios de datos.
2.3. DETECCION FACIAL
Según Li y Jain (2006), La detección facial es el primer paso en el reconocimiento facial automatizado como un problema de reconocimiento de patrón visual, dado una sola imagen o video, el detector facial ideal debe ser capaz de identificar y localizar todas las caras presentes sin importar su ubicación, escala, orientación, edad y expresión.
La detección puede llevarse a cabo basada en diferentes entradas tales como, el color de la piel, movimiento, forma de la cara y de la cabeza, apariencia o la combinación de todos estos parámetros. Los algoritmos más exitosos en detección facial son aquellos que se basan en la experiencia sin necesitar otro tipo de entradas, teniendo la capacidad de poder realizar el proceso de detección sin apoyo alguno.
2.3.1. PROCESOS DE LA DETECCION FACIAL
Para los autores Li y Jain (2006), un sistema de detección facial generalmente consiste en cuatro módulos, detección, alineación, extracción de características y comparación de resultados; la localización y normalización (detección facial y alineación) son procesos que se llevan a cabo antes del reconocimiento facial (características faciales y comparación de resultados).
Durante la detección facial, se elimina (segmenta) el área facial del fondo de la imagen, en caso de un video, la detección facial se realiza utilizando las técnicas de seguimiento facial. El alineamiento facial tiene como objetivo obtener la localización y escala exacta de cada una de las caras detectadas.
Una vez localizado los ojos, la nariz, la boca y el contorno de la cara basado en los puntos de localización, la imagen obtenida es normalizada con respecto a propiedades geométricas, iluminación y escala de grises.
Luego de la normalización, se realiza la extracción de características para proveer información efectiva que será útil para distinguir los rostros de diferentes personas. Para la comparación de resultados, se utilizará el vector obtenido en la normalización para compararlo con las caras de las personas que están almacenadas en la base de datos, el resultado final será el rostro de la persona que obtenga la suficiente cantidad de coincidencias o se indicará que el rostro es desconocido para el sistema. Mediante este proceso se podrá dar de manera eficiente la detección facial.
2.4. DETECCION OCULAR
Según Zhu y Ji (2005, p. 2), La detección ocular juega un rol importante en la detección facial, reconocimiento facial y análisis de expresiones faciales. La detección facial robusta y no intrusiva, junto con el seguimiento ocular, son pasos cruciales en los sistemas de tecnologías de interacción hombre-máquina basados en la visión para ser ampliamente aceptadas y utilizadas en ambientes comunes tales como en casa y oficinas.
2.4.1. PROCESOS DE LA DETECCION OCULAR
Los autores Zhu y Ji (2005, p. 3) expresan, que el proceso de detección ocular ocurre de la siguiente forma: Primero, el rostro es iluminado utilizando luz infrarroja de onda corta, esto con el propósito de minimizar el impacto de diferentes condiciones lumínicas del entorno para así asegurar la calidad de la imagen bajo las condiciones cambiantes del mundo real tales como baja iluminación, el día y la noche. Segundo, la luz infrarroja produce el efecto de brillo oscuro de la pupila, lo cual constituye la base fundamental para el algoritmo de detección y seguimiento ocular. Tercero, como la luz infrarroja de onda corta es imperceptible para el usuario, este no representa una interferencia en el trabajo del mismo.
Por su parte, Hutchinson (1990, p. 16) refiere que, una pupila brillante puede ser obtenida si los ojos son iluminados directamente con un emisor de luz infrarroja de onda corta. Esto ocurre porque las pupilas reflejan de regreso casi toda la luz infrarroja que esta recibiendo desde la cámara
produciendo el efecto de pupila brillante, muy similar al efecto de “ojos rojos”
producido por la luz emitida por las camaras fotográficas al momento de tomar una fotografía.
2.5. SOMNOLENCIA
De acuerdo al manual para la formación de conductores “Aprender a
conducir” (1997, p. 31) la somnolencia aparece asociada muy frecuentemente, con la fatiga: el cansancio produce sueño y la somnolencia favorece a la fatiga. Uno de los mayores peligros al volante es conducir con sueño, ya que este factor de riesgo está implicado, directa e indirectamente entre el 15% y 30% de los accidentes de tráfico.
No es necesario quedarse totalmente dormido al volante para tener un accidente debido al sueño, ya que los peligros de la somnolencia aparecen mucho antes. Además, los accidentes debido al sueño no solo suceden por la noche, ya que la somnolencia puede presentarse también durante el día.
2.5.1. CARACTERISTICAS VISUALES QUE INDICAN LA PRESENCIA DE
SOMNOLENCIA.
Según Holzmann (2008, p. 165), Las personas en estado de somnolencia exhiben ciertas características faciales que se pueden reconocer sobre el rostro, es así como la cabeza, los ojos y la boca brindan suficiente información visual para conocer como un conductor presenta somnolencia.
Entre las principales características que determinan la presencia de somnolencia se encuentran: dificultad para enfocar la vista y/o mantener los ojos abiertos, bostezar repetidamente, fruncir la ceja, dificultad para mantener la cabeza erguida y dificultad para enfocar y mantener la mirada estable.
Cabe señalar que otra fuente de información visual es la constituida por el rostro y la cabeza, los mismos que indican el nivel de atención, la dirección de la mirada y el nivel de fatiga. La orientación idela del rostro es frontal cuando el conductor presta la suficiente atención a la conducción, cualquier otra orientación por períodos extendidos de tiempo o por cambios frecuentes indican fatiga o falta de atención. En el mismo contexto, la posición del rostro es otro indicador de la fatiga y la falta de atención, tal como lo anotan en sus trabajos Ji y Bergasa. Estas características visuales son aprovechadas por distintos investigadores para desarrolar sistemas de vigilancia del conductor utilizando análisis de imágenes y técnicas de inteligencia artificial.
2.6. SINTOMAS DE LA FATIGA Y SOMNOLENCIA EN LA CONDUCCION.
De acuerdo a lo referido por Bergasa (2006, p. 63), la exploración y estudio de estos síntomas proporciona información muy valiosa para el desarrollo de sistemas de detección de fatiga o somnolencia. Cuando el conductor se encuentra fatigado se detectan en él diversos síntomas fisiológicos. Por ejemplo, la fatiga produce cambios en las ondas cerebrales,
la actividad de los ojos varía, las expresiones faciales cambian, los movimientos de la cabeza disminuyen, el pulso cardíaco se decelera, la expresión que se realiza sobre el volante disminuye, etc. En la última década se han aplicado diferentes técnicas de monitorización para la detección de fatiga, pudiéndose dividir en tres grandes grupos en función de los síntomas a monitorizar.
2.6.1 SINTOMAS FISIOLOGICOS.
Según Berka y otros autores (2007, p. 231) las variables fisiológicas como la medida de la respuesta galvánica de la piel (GSR) y la conductividad están relacionadas con el estado psicológico de la persona.
Así mismo, Oron-Gilad (2008, p. 851) la temperatura corporal del mismo, es un parámetro fisiológico importante que está relacionado con el estado del conductor: la temperatura corporal aumenta con infecciones, fiebre y además permite conocer de forma indirecta el estado del sistema nervioso autónomo.
De acuerdo a Papadelis y otros autores (2007, p. 1906) El electroencefalograma (EEG) y el electrocardiograma (ECG) proporciona información psicofisiológica acerca del estado del estrés, somnolencia, o reacciones emocionales.
2.6.2. SINTOMAS EN EL COMPORTAMIENTO DEL CONDUCTOR
Según Eskandarian (2007, p. 553), el comportamiento del conductor obedece que existen patrones muy relacionados con la fatiga: los
movimientos de la cabeza son significativamente menos frecuentes; el número de veces que el conductor se toca la barbilla, la cara, la cabeza, la oreja y los ojos se incrementan; se inclina ligeramente la cabeza hacia un lado a consecuencia de la relajación muscular del cuello; la actividad de los ojos se incrementan radicalmente; se producen episodios de cabeceo con más frecuencia y se tiende a adoptar posturas de relajación durante la conducción. En concreto, F.& Richard (1998, p. 270) los patrones de parpadeo y el PERCLOS, definido como el porcentaje de tiempo que los ojos se encuentran cerrados por debajo del 80% de su nivel base, son las medidad más aceptadas en la literatura para la detección de fatiga o somnolencia en conductores.
La mayoría de estos patrones son analizados visulamentes con técnicas de procesado de imagen, que son no intrusivas y monitorizan la somnolencia del conductor partiendo de la imagen capturada por cámaras instaladas en el vehículo. Estas técnicas son bastante efectivas porque la somnolencia se puede reflejar a través de la apariencia de la cara, de la actividad de la cabeza y los ojos.
2.7. PERCLOS
Los autores Wierwille, Ellsworth, Wreggit, Fairbanks, & Kim (1994, p.
157), señalan que el índice que mide el porcentaje en que los ojos están cerrados en un intervalo de tiempo, excluyendo el tiempo gastado en el cierre normal (parpadeo normal).
Conviene señalar que se ha establecido un criterio de somnolencia en los ojos cuando el porcentaje de estar cerrado es mayor a 80%. La métrica resultante es la proporción de tiempo en que los ojos se encontrarán con criterio de cierre de 80% a más.
En la actualidad, muchas de las investigaciones expuestas utilizan el índice Perclos para detectar la somnolencia en conductores; debido a que Perclos ha demostrado su robustez y su versatilidad 25 y ha sido el único índice reconocido y probado como efectivo por la NHTSA de Estados unidos.
2.8. PARPADEO
El autor Redmond (1999, p. 214) define el parpadeo como el cierre y apertura rápida de los párpados. Es una función esencial del ojo que ayuda a difundir a través de las lágrimas y eliminar los irritantes de la superficie de la córnea y la conjuntiva. La velocidad del parpadeo puede verse afectada por elementos como la fatiga, lesiones en los ojos, los medicamentos y la enfermedad. La tasa del parpadeo se determina por el centro "intermitente", pero también puede verse afectada por estímulos externos. Cuando un humano o animal elige parpadear un solo ojo como una señal a otro en un entorno social (una forma de lenguaje corporal), es conocido como un guiño.
Sin embargo, algunos animales (por ejemplo, las tortugas y hámsteres) parpadean los ojos de forma independiente uno del otro.
2.8.1 MOVIMIENTO Y PARPADEO.
En Bala (1997, p. 129) los parpadeos son involuntarios y periódicos y habitualmente simultáneos en cada uno de los ojos. Parpadear es necesario para mantener los ojos frescos y limpios. Esta dinámica de parpadeo puede ser aprovechada para su detección. Se extrae la región de la cara gracias a la diferencia del fondo y de la información del color de la piel, después analiza las diferencias de luminancia entre sucesivas imágenes para la detección del parpadeo. Una vez determinada la región en donde se encuentra el ojo, se busca dentro del área un círculo negro como pupila. El centro de la pupila se toma como centro del ojo y se almacena para el siguiente proceso de matching. Un trabajo similar fue propuesto por Crowley
& Berard (1997, p 640) donde la detección del parpadeo se basa en la diferencia de luminancia en su sucesivas imágenes en pequeñas áreas en la proximidad del ojo. Sin embargo, la detección basada en parpadeos se encuentra actualmente limitada a detectar los ojos sólo en imágenes frontales.
2.9. DETECCION DE PUPILA.
Cuando el ojo se encuentra parcialmente cerrado, la pupila es una característica determinante para la detección del ojo. La pupila y el iris deben ser oscuros comparándolos con su entorno y se puede aplicar una umbralización si el contraste es lo suficientemente grande. Para el autor
Yang (1998, p. 328) se introduce un método de umbralización adaptativa para la localización de las pupilas como dos regiones oscuras que satisfacen ciertas restricciones de un modelo de color de piel.
Este método se encuentra limitado por los resultados obtenidos por el modelo de color de piel y falla en presencia de otras regiones oscuras tales como pestañas y cejas. Incluso es un error aplicar el mismo umbral para ambos ojos, especialmente si se consideran cambios en la orientación de la cara o condiciones variables de luminosidad. Para efectuar el seguimiento de los ojos se aplica una búsqueda en un área centrada alrededor de la posición del último ojo encontrado. Esta filosofía falla cuando hay otras regiones con intensidades similares o durante el cierre de los ojos. La detección de regiones oscuras puede ser apropiada cuando se usa luz infrarroja y no lo es tanto cuando se emplea luz visible.
La mayoría de los métodos descritos, anteriormente, se encuentran limitados por el hecho de no tener la posibilad de detectar cuando los ojos se encuentran cerrados. Para ello, Tian (2000, p. 110) propone un método para el seguimiento de los ojos y reconstruir los parámetros a través de un modelo de estado dual (abierto/cerrado) para superar la limitación anterior. Este método requiere una inicialización manual del modelo del ojo. Las esquinas interiores y los parpados son seguidos usando un algoritmo modificado de Lucas-Kanade. Los borde y la intensidad del iris se usan para extraer la información de la forma de los ojos, empleando los modelos deformables de
Yullie y otros autores (1989b, p. 104). Este método requiere imágenes muy contrastadas para un buen funcionamiento.
Los modelos basados en características generalmente son robustos ante cambios de iluminación. En las imágenes con un amplio campo de visión, los candidatos de ojos deben ser filtrados, debido a que muchas regiones pueden ser similares a los ojos. La detección de la pupila puede ser más eficiente a través de técnicas de generación de los ojos rojos. Estas técnicas se comportan mejor en espacios interiores e incluso en entornos nocturnos, y es más complicado aplicarlas en espacios abiertos porque con sol o iluminación ambiente, el efecto de ojo rojo producido por la iluminación infrarroja desaparece.
2.10. MEDIDAS RELACIONADAS CON EL CONDUCTOR.
La mayoría de los patrones de somnolencia son analizados visualemente con técnicas de procesado de imagen, que son no intrusivas y monitorizan la somnolencia del conductor partiendo de la imagen capturada por cámaras instaladas en el vehículo. Estas técnicas son bastante efectivas porque la somnolencia se puede reflejar a través de la apariencia de la cara, de la actividad de la cabeza y los ojos. Se han empleado para ello diferentes métodos:
Bergassa y otros (2006, p. 63), el PERCLOS, la duración del cierre de los ojos, la frecuencia de parpadeo y la mirada fija son normalizados y usados como entradas en un sistema de lógica borrosa para detección de fátiga.
Diferentes términos lingüísticos y sus correspondientes reglas borrosas fueron distribuidas para cada una de las entradas empleando un conocimiento inducido basado en métodos gerarquícos borrosos, eligiendo el algoritmo más rápido para generar automáticamente las reglas que son consistentes, no tienen redundancia y son interpretables. Después, se aplica un proceso de simplificación para lograr una base de conocimiento más compacta.
Para Fan y otros (2010, p. 234) utilizan características Gabor aplicadas sobre la cara para detectar la fatiga. Primero se localiza la cara y se obtienen las características Gabor a diferentes escalas y orientaciones. Las características de la misma escala se fusionan para reducir la dimensionalidad y finalmente, se utiliza el algoritmo de AdaBoost para extraer las características más críticas y construir un clasificador robusto que detecte la somnolencia. Este método es robusto ante un amplio rango de sujetos expuestos a diferentes posturas y condiciones de iluminación.
2.10.1 MEDIDAS RELACIONADAS CON LA CONDUCCION.
Para Farid (2006, p. 312) se emplea la distancia al vehículo precedente, junto con el ángulo de giro del volante, mientras que Wakita (2005, p. 396) identifican el estado del conductor basándose en señales relacionadas con la fuerza ejercida sobre los pedales y la velocidad del vehículo.
La ventaja de estas técnicas es que las señales son sencillas de adquirir y tienen un significado muy claro de lo que está ocurriendo. Esta es una de las razones por las que estas señales se han introducido en los sistemas comerciales [Volvo, 2011], [Mercedes, 2011] y [Lexus, 2011] pero hay muy poca información técnica acerca de ellos. Además, se encuentran sujetos a limitaciones tales como el tipo de vehículo, la experiencia del conductor, características geométricas de la vía, condiciones de la carretera, y requieren entrenamiento previo del comportamiento del conductor Torkkola (2004, p.
326)
El autor Zhong (2007, p. 1843) define otras variables como los movimientos reversos o el paso por cero del volante también son utilizados para la detecciónón de somnolencia. Los movimientos que hay que realizar en el volante para tener una correcta conducción, también se modifican con la fatiga. El número de movimientos de reverso, o pasos por cero del volante, es mayor cuando el conductor no está fatigado, mientras que disminuye cuando existen síntomas evidentes de fatiga. Con somnolencia se detectan movimientos lentos en el volante, movimientos de gran amplitud y grandes desviaciones estándares. Cuando el conductor se encuentra en un estado de fatiga, el ángulo de giro del volante y la trayectoria del vehículo pueden ser irregulares y el grado de desviación generalmente aumenta.
Variables como las salidas que se producen del carril, el indicador SDLP (Standard Desviation Lateral Position), y la desviación máxima de carril se encuentran muy relacionadas con el cierre de los ojos del conductor.
Mientras que Stein (1995, p. 133) establece que el error cuadrático medio de la desviación en el carril y el indicador de la desviación estandar de la posición del vehículo en el carril muestran un gran potencial como indicadores de fatiga o somnolencia.
A su vez Sandberg & Wahde (2008, p. 788) añaden que también la varianza y la media de la desviación de la orientación del vehículo (calculadas sobre una ventana temporal de tres minutos) son prometedores indicadores de fatiga. Sin embargo, no se encuentra correlación entre la fatiga y la aceleración o frenado que se realiza sobre el vehículo.
Un cambio en el estado mental induce un cambio en las carácterísticas de la conducción. Furugori (2005, p. 53) determina que la presión que se realiza sobre el asiento se mide durante largas sesiones de simulación, y los resultados muestran que esta presión está relacionada con la posición del vehículo sobre el carril y el índice subjetivo de fatiga. El algoritmo estima un índice de fatiga en intervalos de 10 minutos.
De acuerdo a lo señalado por Farid (2006, p. 312) se trata de distinguir entre conducción atenta y no atenta analizando la distancia al vehículo precedente y el ángulo de giro del volante. Se desarrolla un modelo, que funciona en tiempo real, usando Modelos de Markov con mezcla de Gaussianas para inferir la atención del conductor. En Zhong (2007, p. 1843) se hace un análisis espectral de la dinámica del ángulo del giro del volante y la posición del vehículo en el carril para detectar la fatiga. Takei & Furukawa (2005, p. 1765) emplean la teoría del caos sobre la variable del ángulo de
giro del volante para estimar la fatiga de los conductores. Wakita (2005, p.
396) señala un modelo de mezcla de Gaussianas que identifica el estado del conductor, basándose en la fuerza que se ejerce sobre los pedales y la velocidad del vehículo.
Torkkola (2004, p. 330) se utiliza la posición del giro del volante, la posición del pedal del acelerador, los extremos del carril y la curvatura de la carretera para inferir el estado del conductor. Inicialmente, las señales originales son preprocesadas (media, entropía, etc.), obteniendo una gran cantidad de características. Posteriormente, y de acuerdo a Breiman (2001, p. 5) el algoritmo Random Forets (RF), es empleado para seleccionar los parámetros óptimos y extraer características. El clasificador también emplea técnicas RF.
En el mismo sentido, Ersal (2010, p. 692) utiliza un modelo de redes neuronales para caracterizar un patrón de conducción normal. En unión con un sistema SVM, es capaz de discriminar entre una conducción normal y otra inatenta. La dinámica del vehículo y datos de la conducción tales como la posición del vehículo sobre el carril, la velocidad y la aceleración son utilizadas para obtener el patrón de conducción normal. La media y la desviación estandar de los residuos (la diferencia entre el comportamiento actual y el modelo) son elegidas como entradas al clasificador SVM. Los resultados muestran que la exactitud de la medida varía en función del individuo.
2.11. SENSORES
Según Fraden (2010, p.1), un sensor es comúnmente definido como un dispositivo que recibe y responde a una señal o estímulo. De hecho, es tan amplia su definición que cubre casi todo desde un ojo humano hasta el gatillo en una pistola. El propósito de un sensor es responder a algún tipo de entrada de propiedad física y convertirla en una señal eléctrica que sea compatible con circuitos electrónicos.
Así pues, se podría decir que, un sensor es un traductor de un valor generalmente no eléctrico a un valor eléctrico. Cuando se dice “eléctrico”, se habla de una señal, que puede ser canalizada, amplificada y modificada por dispositivos electrónicos.
2.11.1. CLASIFICACION DE SENSORES
Dentro de la clasificación de los sensores según Angulo (1999, p. 117) se tienen los sensores de intrusión tienen por misión detectar la entrada de elementos extraños por los lugares que están colocados, entendiendo por lugares todos aquellos que sean factibles como son los perimetrales, volumétricos y lineales.
2.11.2. SENSORES DE INTRUSION
Entre los sensores de intrusión destaca Angulo (1999, p. 119) los siguientes:
Sensores Perimetrales: Estos sensores estan encargados de vigilar el perímetro de una instalación. Son como una barrera colocada alrededor del edificio protegido y se activan cuando algo o alguien lo atraviesa.
Sensores volumétricos: Los sensores volumétricos son aquellos que actúan por detección de movimiento, dentro de un volumen determinado
Sensor por radar o microondas: Está compuesto de dos partes, un emisor y un receptor. El emisor produce unas ondas electromágneticas que se reflejan en los objetos existentes en el área y vuelven éstas al receptor. Una vez funcionando en condiciones normales, el detector tiene en cuenta las ondas reflejadas cuando varía un objeto dentro de la zona varían las ondas reflejadas captadas y esa variación es utilizada por el detector.
Sensores por infrarrojos pasivos: Los rayos infrarrojos son rayos no visibles que se comportan igual que la luz, es decir, que se transmiten como un haz en línea recta y pueden ser reflejadas por cualquier superficie brillante.
La luz visible va del rojo al violeta, teniendo cada color una frecuencia determinada de radiación. El rojo tiene la frecuencia más baja y el violeta la frecuencia más alta, pero hay emisores a una frecuencia menor que la correspondiente al rojo y se llaman infrarrojos.
De la misma forma hay otras emisiones que producen a una frecuencia más alta que el violeta y se llaman ultravioletas. Todos estos colores son imperceptibles al ojo humano.
Sensores infrarrojos: Los infrarrojos tienen limitaciones, pueden recibir muchas interferencias, tanto de luz ambiente sobre todo si son de tipo NEON, como por fuentes de calor sin olvidar los diversos tipos de telemandos que hay por las casas, por lo que en principio los sensores de infrarrojos cuya señal no está modulada no deben de limitar la distancia de actuación a más de 10cm del dispositivo que genera la señal.
En el caso de no estar modulada la señal, la capacidad de recibir interferencias es bastante alta aunque si se emplean emisor/receptor que actúen en la misma frecuencia y el receptor se oculta de interferencias externas el circuito es extremadamente estable y sensible únicamente a las señales propias.
Sensores lineales: Actúan al romperse una determinada barrera debido al paso por ella de un individuo u objeto. Se suelen componer de un elemento emisor (infrarrojo o microondas) y otro receptor. En condiciones normales, el emisor recoje las señales y al pasar algo por su campo de actuación deja de recoger momentáneamente la emisión o detecta que hay una variación determinada de la señal recibida llevándole información a la cabina de recaudación.
Sensores de barrera infrarrojos: Son infrarrojos de tipo lineal y dan la posibilidad de instalarlos tanto interna como externamente. Al igual que el infrarrojo anteriormente descrito, funciona mediante una serie de emisiones de haz luminosos que emiten las haces de luz y enfrentados con un receptor
que los recoge. Los infrarrojos no se activan por medio de fenómenos atmosféricos como lluvia o humedad.
2.11.3. SENSORES ESPECIALES
El autor Angulo (1999, p. 124) señala que la utilización de estos sensores está encaminada a realizar ciertas actuaciones que le interesen al sistema o a la cadena de funcionamiento, destacándose entre ellos, detector de metales, sonda detectora de nivel de líquido, sonda detectora de humedad, detector de sustancias químicas, detector de rayos ultravioleta, detector de cortes de corriente eléctrica.
Por ser detectores muy determinados, siendo su uso muy específico a la aplicación de la industria (cadena de montaje o también llamado producción en cadena, producción en masa, producción y fabricación en serie o simplemente en almacenes), pueden llegar a alcanzar precios rentables dependiendo de la diversidad de modelos y su uso es muy específico y determinado para las diferentes aplicaciones para las cuales los mismos han creado.
2.11.4. SENSORES DE PROXIMIDAD.
En concordancia con Angulo (1999, p. 125), un sensor de proximidad es un dispositivo que tiene como propósito detectar el paso o la posición de una pieza u objeto, y desencadenar un proceso dentro de una secuencia
automatizada. Hacen tareas para las que antes se necesitaba un operario, y las hacen sin mover o tocar la pieza, con más precisión y rapidez, sin desgaste ni cansancio y a una fracción del costo de operarios.
Igualmente, afirma que los sensores de movimiento realizan la detección al absorber o verificar los cambios de luz el cual se enfoca en la cara activa del mismo. La presencia de un objeto en movimiento genera cambios en la luz que es absorbida por el mismo y de allí se produce una señal la cual es emitida o expresada por el mismo mediante un conducto o salida. De la misma manera son producidos en diferentes versiones y se puede conseguir el sensor específico al escoger una opción de cada una de las variables como: forma, montaje, principios físicos, material de construcción, alcance, alimentación y salida.
2.11.5. SENSORES DIGITALES OPTICOS
En el mismo sentido Angulo (1999, p. 126), establece que los sensores ópticos se basan, por lo general, en el empleo de un fotodiodo y un fototransistor. El fotodiodo emite una luz infrarroja que puede polarizar la base del fototransistor para que éste conduzca. De este modo si el haz de luz infrarroja se ve cortada por algún obstáculo, la base del fototransistor no se polariza y éste no conduce con lo que a la salida del sensor se obtiene un
“0” lógico. En éste fenómeno se basan los sensores ópticos de corte, los cuales se pueden adquirir con el fotodiodo y el fototransistor por separado o encapsulados en un mismo chip y pensados para detectar objetos estrechos.
2.12. SISTEMA DE ALARMAS
Un sistema de alarma es un equipo de gran utilidad, como de dispositivo de aviso de un buen número de situaciones que se dan en la práctica, como el nivel industrial, doméstico y bienes materiales que requeriría de alguna persona que estuviera vigilando constantemente.
Por otra parte, los autores Barrera y Ros Marín (2012, p. 153 ) establecen que un sistema de alarmas se encarga de mantener un sistema de vigilancia sobre el vehículo y en caso de que se produzca un intento de robo, la unidad de control activará las señales luminosas o acústicas para avisar el hecho.
También se puede efectuar de forma automática una llamada telefónica al propietario o a la policía, mensajes SMS, envío de la posición GPS u otros modos de aviso.
2.12.1. CONFIGURACION BASICA
Según Saber Electrónica, (1999. P. 26) La mayoría de los sistemas de alarmas se componen de una estación, que normalmente se denomina central o principal y una serie de pequeñas subestaciones asociadas a cada uno de los sensores de alarmas.
El mismo autor dice que los sistemas de estaciones centrales, son aquellos de protección eléctricos que consiste en alarmas que transmiten señales de emergencia a una estación central exterior de la propiedad, debido a que están encargados de efectuar la mayoria de las funciones del
sistema, recibiendo de los sensores la información necesaria y activando a partir de dicha señal, el dispositivo que genera el aviso, en forma luminosa, acústica o telefónicamente, de acuerdo a las circunstancias de que se trate.
Una acción apropiada es llevada por la estación central dependiendo del caso, tales como el despachado de aparatos contra incendios o cuerpos policiales por medio de un circuito de transmisión.
La estación principal esta compuesta básicamente por microcontroladores en los que se encuentran grabados un software que permitirá la ejecución de distintas acciones correctivas dependiendo de la señal que el sensor reciba.
Otra característica importante de la estación principal es que en ella se encuentra el sistema de alimentación del sistena de alarma.
Los sistemas autoalimentados están conformados por una unidad de energía eléctrica propia, es decir, están provistos de una batería adicional que conectado a un sistema sensible a las caídas de voltaje, le permite suplir de forma continua el flujo eléctrico necesario para mantener operativo el sistema de seguridad; mientras no exista una caída de voltaje el sistema de autoalimentación entra en un ciclo de recarga automática, de esta forma se garantiza que la batería permanezca cargada.
También existen estaciones subordinadas a la central que están representadas por una instalación de alarma en función de las necesidades del usuario en un sistema muy simple, únicamente formado por la estación principal y una o dos estaciones de alarmas con sensores o bien otros sistemas más complejos en el que se utilizan todas las ventajas del equipo.
Para estos casos es muy conveniente contar con otros terminales que actúen como repetidores de la estación principal, cuya función sea la de señalizar el disparo de alguna alarma de la misma forma que lo hace la primera, y que pueden ser situados en otros puntos con el objeto de ofrecer la información del estado del sistema en los lugares de mayor interés.
Estas estaciones “subordinadas” serán muy similares a la principal, pero sin la necesidad de contar con fuente de alimentación por recibir la de esta, a demás actuarán de una forma totalmente sincronizada con el resto de las estaciones, ya que es el único medio de garantizar la veracidad de la información que presenta. Una estación subordinada puede estar conformada por un terminal que no es más que un equipo que, enlazado a la estación principal y a otros dispositivos, permitan la entraday salida de información entre ellos.
Los terminales están clasificados según el nivel de autonomía que posean en:
Terminales Simples: son aquellos terminales que no tienen ningún grado de autonomía, es decir, están sujetos o subordinados a un dispositivo extremo que los controla.
Terminales Inteligentes: son aquellos que están provistos de cierta autonomía que les permite la ejecución de algunas tareas predeterminadas con antelación.
Existen otros tipos de terminales que bien pudiesen llamarse, equipos periféricos como es el caso del MODEM, este es un aparato que adecuan los
datos que se van a transmitir a los niveles necesarios y con el protocolo adecuado para transferirla por la línea telefónica.
2.13. ARDUINO
De acuerdo con Arteto (2013, p. 63), es una placa hardware libre que incorpora un microcontrolador reprogramable y una serie de pines-hembra (los cuales están unidos internamente a las patillas de E/S del microcontrolador) que permiten conectar allí de forma muy sencilla y cómoda diferentes sensores y actuadores.
Cabe destacar que cuando se habla de “placa hardware” se refiere en concreto a un PCB (del inglés “printed circuit board”, placa de circuito impreso). Las PCBs son superficies fabricadas de un material no conductor sobre las cuales aparecen laminadas pistas de material conductor. Las PCBs se utilizan para conectar eléctricamente, a través de los caminos conductores, diferentes componentes electrónicos soldados a ella. Una PCB es la forma más compacta y estable de construir un circuito electrónico; así pues, la placa Arduino no es más que una PCB que implementa un determinado diseño de la circuitería interna.
Un software gratis, libre y multiplataforma debe ser instalado en el ordenador o computador, el cual permite escribir, verificar y guardar en la memoria del microcontrolador de la placa Arduino el conjunto de instrucciones que deseamos que este empiece a ejecutar, es decir: permite programarlo. La manera estándar de conectar el computador con la placa
Arduino para poder enviarle y grabarle dichas instrucciones es mediante un cable USB. Por “lenguaje de programación libre” se entiende cualquier artificial diseñado para expresar instrucciones que pueden ser llevadas a cabo.
3. SISTEMA DE VARIABLES
A continuación se presenta una conceptualización de las variables de la investigación según el criterio de un autor, luego se definirán buscando la aplicación de la misma en el estudio. De acuerdo con Hernández, Fernández y Baptista (2006), una variable es una propiedad que puede fluctuar, cuya variación es susceptible de medirse u observarse.”
3.1. DEFINICIÓN NOMINAL
Sistema automatizado.
Prevención de accidentes.
3.2. DEFINICIÓN CONCEPTUAL
Sistema automatizado
Sistema diseñado con el fin de usar la capacidad de las maquinas, para llevar a cabo determinadas tareas anteriormente efectuada por seres humanos, y para controlar la secuencia de las operaciones sin intervención
humana. El termino automatización también se ha utilizado para describir sistemas no destinados a la fabricación en los que dispositivos programados o automáticos pueden funcionar de forma independientes o semindependientes de control humano. Enciclopedia Encarta (2004).
Prevención de accidentes
Según Cortes (2007), la prevención de accidentes es el conjunto de actividades orientadas a la conservación de la salud de las personas y de la integridad de los bienes en orden a evitar que se produzcan siniestros.
3.3. DEFINICION OPERACIONAL
El sistema automatizado para la prevención de accidentes será diseñado para trabajar de manera no invasiva, mediante la adquisición de la información del parpadeo ocular a través de un sensor (cámara), midiendo la frecuencia en la cual este ocurre y comparándola mediante el software a diseñar con la base de datos predefinidas con el comportamiento del estado de somnolencia y así determinar cuáles son las condiciones de conducción presentes en el sujeto a estudio, para tomar medidas de prevenciones correspondientes a un posible accidente vehicular.
