| Campo Dublin Core | Valor | Língua |
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| dc.contributor.advisor | Pizo, Gerardo Antonio Idrobo | - |
| dc.contributor.author | Mphili, Lourenço Jamba | - |
| dc.identifier.citation | MPHLI, Lourenço Jamba. Detecção de sonolência em motorista usando sensor PPG e GSR. 2025. 87 f., il. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia Eletrônica) — Universidade de Brasília, Brasília, 2025. | pt_BR |
| dc.description | Trabalho de Conclusão de Curso (graduação) — Universidade de Brasília, Faculdade UnB Gama, 2025. | pt_BR |
| dc.description.abstract | O sono causa mais acidentes que o álcool, a detecção de sonolência nos motoristas é o
procedimento mais necessário para evitar acidentes rodoviários. Para tanto, esse trabalho
objetiva fazer a detecção de sonolência usando sensores de PPG (fotopletismografia) e
GSR (resposta galvânica da pele) para medir sinais fisiológicos do motorista e que alertar
o motorista quando ele está ficando sonolento e pode estar em risco de adormecer ao
volante.
A metodologia que será realizada é a detecção da sonolência do próprio autor, monitorando
os sinais corporais durante vários dias, especialmente durante os períodos de sono, com o
objetivo de evitar dormir. A metodologia seguirá os seguintes passos: escolha dos sensores,
coleta de dados e análise dos dados.
Os possíveis resultados incluem: Identificação dos sinais corporais mais relevantes para
detectar a sonolência, como a diminuição da frequência cardíaca e o aumento da varia bilidade da frequência cardíaca. Desenvolvimento de um sistema de monitoramento de
sonolência que possa alertar o motorista em tempo real com um aviso sonoro ou visual
para que ele possa tomar medidas para descansar ou mudar de motorista. Validação da
metodologia de detecção da sonolência do próprio autor por meio da comparação dos
resultados com outros estudos e coleções de dados existentes na literatura científica e
aumento da conscientização sobre a importância da detecção da sonolência no contexto
da segurança rodoviária, levando à implementação de medidas preventivas mais efetivas
para reduzir o número de acidentes causados pela sonolência ao volante. | pt_BR |
| dc.rights | Acesso Aberto | pt_BR |
| dc.subject.keyword | Fotopletismografia (PPG) | pt_BR |
| dc.subject.keyword | Fotopletismografia (PPG) - sensores | pt_BR |
| dc.subject.keyword | Sono | pt_BR |
| dc.subject.keyword | Motoristas | pt_BR |
| dc.subject.keyword | Trânsito - segurança | pt_BR |
| dc.subject.keyword | Atividade eletrodérmica | pt_BR |
| dc.title | Detecção de sonolência em motorista usando sensor PPG e GSR | pt_BR |
| dc.type | Trabalho de Conclusão de Curso - Graduação - Bacharelado | pt_BR |
| dc.date.accessioned | 2026-08-03T21:35:38Z | - |
| dc.date.available | 2026-08-03T21:35:38Z | - |
| dc.date.submitted | 2025-07-21 | - |
| dc.identifier.uri | https://bdm.unb.br/handle/10483/45285 | - |
| dc.language.iso | Português | pt_BR |
| dc.rights.license | A concessão da licença deste item refere-se ao termo de autorização impresso assinado pelo autor que autoriza a Biblioteca Digital da Produção Intelectual Discente da Universidade de Brasília (BDM) a disponibilizar o trabalho de conclusão de curso por meio do sítio bdm.unb.br, com as seguintes condições: disponível sob Licença Creative Commons 4.0 International, que permite copiar, distribuir e transmitir o trabalho, desde que seja citado o autor e licenciante. Não permite o uso para fins comerciais nem a adaptação desta. | pt_BR |
| dc.description.abstract1 | Sleep causes more accidents than alcohol, the detection of drowsiness in drivers is the
most necessary procedure to avoid road accidents. Therefore, this work aims to detect
drowsiness using PPG (photoplethysmography) and GSR (galvanic skin response) sensors
to measure the driver’s physiological signals and to alert the driver when he is becoming
drowsy and may be at risk of falling asleep while driving. steering wheel.
The methodology that will be carried out is the detection of the author’s own sleepiness,
monitoring body signals for several days, especially during periods of sleep, with the aim
of avoiding sleep. The methodology will follow the following steps: choice of sensors, data
collection and data analysis.
Possible outcomes may include: Identification of body signals most relevant to detect
drowsiness, such as decreased heart rate and increased heart rate variability. Develop ment of a drowsiness monitoring system that can alert the driver in real time with an
audible or visual warning so that he can take steps to rest or change drivers. Valida tion of the author’s own drowsiness detection methodology by comparing the results with
other studies and existing data collections in the scientific literature and raising awareness
about the importance of drowsiness detection in the context of road safety, leading to the
implementation of preventive measures most effective in reducing the number of accidents
caused by drowsy driving. | pt_BR |
| Aparece na Coleção: | Engenharia Eletrônica
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