Die Verhinderung von Verkehrsunfällen, die durch schläfrige Fahrer verursacht werden, ist für die Sicherheit im Straßenverkehr von entscheidender Bedeutung. Um dies zu erreichen, ist die Erkennung von Schläfrigkeit während der Fahrt notwendig. Der Erkennungsprozess umfasst die Überwachung der Augenbewegungen, der Kopfhaltung und der Mimik des Fahrers. Die neuesten Fortschritte im Bereich der Computer Vision und des maschinellen Lernens ermöglichen die Erkennung von Schläfrigkeitsanzeichen in Echtzeit. Unser Ziel ist es, ein Müdigkeitserkennungssystem zu entwickeln, das den Fahrer warnt, bevor es zu spät ist und ein Unfall passiert. Dieses System kann in Fahrzeuge und persönliche Geräte eingebaut werden und stellt eine erfolgreiche Lösung zur Verringerung der Gefahr von Schläfrigkeit am Steuer dar. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass das vorgeschlagene System zur Erkennung von Schläfrigkeit am Steuer mit Hilfe des Raspberry Pi eine zuverlässige und kostengünstige Lösung zur Erhöhung der Verkehrssicherheit darstellt. Durch die Erkennung und Warnung des Fahrers vor seiner Schläfrigkeit kann das System Unfälle aufgrund von Schläfrigkeit am Steuer verhindern und so das Risiko von Verletzungen und Todesfällen im Straßenverkehr verringern.

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Tejaswi Potluri est un bon chercheur en vision par ordinateur. Elle a publié 10 articles dans des revues réputées telles que Springer, Elsevier, Scopus, Web of Science. Elle a donné de nombreuses sessions dans des universités réputées sur la vision par ordinateur, le traitement vidéo et les pratiques d'enseignement et d'apprentissage.