Projet Vision par ordinateur

Détection de somnolence

Système de sécurité routière basé sur l'analyse faciale par intelligence artificielle.

Computer Vision Sécurité Deep Learning En développement

À propos du projet

Détection de somnolence est un système de sécurité basé sur la vision par ordinateur conçu pour prévenir les accidents de la route liés à la fatigue au volant. Le projet utilise des modèles d'apprentissage profond pour analyser en temps réel les expressions faciales et détecter les signes de somnolence chez les conducteurs.

Développé au Sénégal, ce système vise à réduire le nombre d'accidents causés par la fatigue, un problème majeur sur les routes sénégalaises. Le système est conçu pour être intégré dans les véhicules ou utiliser une simple caméra web.

Fonctionnalités clés

  • Analyse faciale en temps réel — Détection des paupières, bâillements, orientation de la tête
  • Alerte immédiate — Signal sonore et visuel en cas de détection de somnolence
  • Historique des alertes — Enregistrement des incidents pour analyse
  • Adaptation à la luminosité — Fonctionne de jour comme de nuit

Technologies utilisées

Python OpenCV TensorFlow MediaPipe YOLOv8 Raspberry Pi

État d'avancement

Prototypage100%
Entraînement du modèle80%
Intégration40%

Équipe

Dr. Cheikh Fall — Chercheur principal

Aminata Sow — Ingénieure Computer Vision

Mamadou Diouf — Développeur embarqué

Impact attendu

Réduction des accidents de la route liés à la fatigue au Sénégal.

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