Navegando por Assunto "Driver fatigue detection"
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Dissertação Acesso aberto (Open Access) Sistema inteligente de prevenção de fadiga em condutores de veículos na mineração(Universidade Federal do Pará, 2026-01-28) SILVA, Wherbert Gonçalves da; TEIXEIRA, Otávio Noura; https://lattes.cnpq.br/5784356232477760; PINHEIRO, Daniel da Conceição; https://lattes.cnpq.br/2970581734279237; FARIAS, Fabrício de Souza; SERUFFO, Marcos César da Rocha; https://lattes.cnpq.br/1521079293982268; https://lattes.cnpq.br/3794198610723464; https://orcid.org/0000-0003-4344-6953; https://orcid.org/0000-0002-8106-0560Este trabalho apresenta um sistema inteligente de prevenção de fadiga em condutores de veículos, validado em ambiente operacional da Vale S.A., que integra Visão Computacional, Telemetria Veicular e Lógica Nebulosa. Em atividades de prospecção mineral, jornadas prolongadas e condições adversas (iluminação variável e vibração) elevam o risco de fadiga e reduzem a vigilância do motorista. O sistema combina, indicadores faciais como Eye Aspect Ratio (EAR) e ângulo de inclinação da cabeça (Head Tilt) com variáveis operacionais do veículo, incluindo variação de velocidade e tempo de condução contínua, para estimar o estado de fadiga. A inferência Nebulosa consolida evidências multimodais e permite antecipar estados críticos, emitindo alertas preventivos antes de níveis extremos de sonolência. Em testes com amostras de vídeo e telemetria veicular coletadas na Vale, o método atingiu 86% de aprovação, demonstrando melhor eficácia em comparação a métodos baseados apenas em fechamento ocular. Os resultados reforçam o potencial da Inteligência Computacional para mitigação de riscos e fortalecimento da Segurança e Saúde Ocupacional na mineração.