Uso de las nuevas tecnologías de la comunicación en la sensibilización conductual y cognitiva de los usuarios de la carretera: hacia una conducción segura
type: CreativeWork
description: [SPA] En las últimas décadas, ha habido muchos avances en el campo de la tecnología. Dado que los problemas del mundo se vuelven más y más complejo a medida que avanza, es imperativo que el progreso científico y tecnológico se realiza en áreas como el reconocimiento y la detección automáticos. Uno de estos problemas es la fatiga mental, que contribuye a muchos accidentes alrededor del mundo. En un entorno de conducción, es necesario que la detección de la fatiga se realiza de forma no intrusiva y que las alarmas no molestan al conductor cuando no está somnoliento. En utilizando el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo, proporcionar diferentes métodos para comprender el significado de la fatiga, sus efectos nocivos, así como estrategias para detectar la fatiga. La tesis también aborda las medidas de desempeño de clasificadores y análisis de comparación con diferentes detecciones automática mediante señales EEG. De hecho, la detección de la fatiga requiere mucho análisis, y especialmente el análisis de las señales EEG, estas señales son difíciles de proporcionar y muy caros de extraer, y dependen de varios parámetros y muchas condiciones, la primera parte de este estudio ha fue muy difícil y largo ya que nos tomó mucho tiempo encontrar nuestros voluntarios y para tener éxito en esta experiencia, por la parte del análisis utilizando diferentes algoritmos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo y, por lo tanto, el comparación de la precisión de cada método. La fatiga mental es una desorganización compleja que afecta la eficiencia del ser humano en el trabajo y las actividades diarias (por ejemplo, conducir, hacer ejercicio). La encefalografía es comúnmente solía discernir esta fatiga. Varios procedimientos automáticos han desplegó enfoques convencionales para ayudar a los neurólogos en la detección de episodios de fatiga mental (por ejemplo, somnoliento frente a normal). En todos los procedimientos tradicionales (por ejemplo, la máquina vectorial de …
abstract: [SPA] En las últimas décadas, ha habido muchos avances en el campo de la tecnología. Dado que los problemas del mundo se vuelven más y más complejo a medida que avanza, es imperativo que el progreso científico y tecnológico se realiza en áreas como el reconocimiento y la detección automáticos. Uno de estos problemas es la fatiga mental, que contribuye a muchos accidentes alrededor del mundo. En un entorno de conducción, es necesario que la detección de la fatiga se realiza de forma no intrusiva y que las alarmas no molestan al conductor cuando no está somnoliento. En utilizando el aprendizaje automático y el aprendizaje profundo, proporcionar diferentes métodos para comprender el significado de la fatiga, sus efectos nocivos, así como estrategias para detectar la fatiga. La tesis también aborda las medidas de desempeño de clasificadores y análisis de comparación con diferentes detecciones automática mediante señales EEG. De hecho, la detección de la fatiga requiere mucho análisis, y especialmente el análisis de las señales EEG, estas señales son difíciles de proporcionar y muy caros de extraer, y dependen de varios parámetros y muchas condiciones, la primera parte de este estudio ha fue muy difícil y largo ya que nos tomó mucho tiempo encontrar nuestros voluntarios y para tener éxito en esta experiencia, por la parte del análisis utilizando diferentes algoritmos de aprendizaje automático y aprendizaje profundo y, por lo tanto, el comparación de la precisión de cada método. La fatiga mental es una desorganización compleja que afecta la eficiencia del ser humano en el trabajo y las actividades diarias (por ejemplo, conducir, hacer ejercicio). La encefalografía es comúnmente solía discernir esta fatiga. Varios procedimientos automáticos han desplegó enfoques convencionales para ayudar a los neurólogos en la detección de episodios de fatiga mental (por ejemplo, somnoliento frente a normal). En todos los procedimientos tradicionales (por ejemplo, la máquina vectorial de …
author: Ettahiri, Halima
keywords: EEG, Deep learning, Machine learning, Fatiga mental, SVM, Lda
date published: 2023
date modified: 2026-07-24T05:39:34Z
provider: Universidad Politécnica de Cartagena
publisher: Networked Digital Library of Theses and Dissertations
type: WebPage
source organization: Universidad Politécnica de Cartagena

PropertyValue
property ID: DOI
value: 10.31428/10317/12823