Ciências Exatas e da Terra
Ciência da Computação
Resumo
A sonolência ao volante é uma das principais causas de acidentes automobilísticos, representando um grave risco à segurança nas estradas, especialmente em rodovias de longa extensão. Estudos demonstram que motoristas sonolentos têm tempos de reação comprometidos e são mais propensos a adormecer enquanto dirigem, aumentando significativamente as chances de acidentes graves. O sistema proposto é composto por um braço robótico equipado com uma câmera na extremidade, que monitora em tempo real o rosto do motorista. Ao identificar sinais de fadiga, como o fechamento dos olhos ou bocejo, o sistema aciona automaticamente um alarme sonoro e luminoso, alertando o condutor e prevenindo potenciais acidentes. A motivação para o projeto surgiu da observação de acidentes envolvendo motoristas que adormeceram ao volante, especialmente aqueles que enfrentam longas jornadas de trabalho, como caminhoneiros e motoristas profissionais. O projeto oferece uma solução acessível para qualquer condutor, visando aumentar a segurança viária. A pesquisa incluiu análise de dados sobre acidentes relacionados à sonolência e uma revisão bibliográfica de tecnologias existentes para monitoramento de fadiga. O projeto encontra-se na fase de um protótipo funcional, integrando o braço robótico e o sistema de reconhecimento facial. Nos testes realizados em ambiente controlado, o sistema demonstrou ser eficaz na detecção rápida desses sinais, acionando o alarme de forma imediata. Embora os testes tenham sido feitos em condições controladas e simuladas, os resultados indicam um grande potencial de aplicação prática, podendo ser utilizado por motoristas em diversas situações e diferentes veículos. Alinhado aos Objetivos de Desenvolvimento Sustentável de número 3 (ODS 3), o projeto visa reduzir o número de acidentes rodoviários, contribuindo diretamente para a segurança nas estradas. O protótipo demonstrou robustez e precisão na detecção de sonolência, sugerindo sua eficácia como ferramenta preventiva.
Palavras-chave: Segurança em rodovias, Sonolência, Visão Computacional