498 MINERIA MARZO

MINERÍA / MARZO 2019 / EDICIÓN 498 48 www.mineriaonline.com.pe Alerta: el sistema alerta al operador del camión mediante una alarma audible instalada en la cabina del camión. Notificación: el sistema notifica me- diante un mensaje en pantalla al centro de control a cerca de las condiciones de somnolencia del operador, esta informa- ción es enviada por la tablet instalada en la cabina del operador. Análisis: el sistema registra toda la información en la base de datos, la cual es analizada para establecer los horarios con mayor incidencia de somnolencia, los operadores, las fechas, etc. En la siguiente Figura 10 se presenta el flujo de información del sistema para de- tección de somnolencia. Operación básica del sistema Haciendo uso de la cámara Kinect V2, montada en el panel del volquete, el sistema detecta el rostro del operador te- niendo en cuenta los valores de cierre de ojos derecho e izquierdo, concentración de la mirada, ángulo de inclinación de la cabeza, la abertura de la boca, entre otros; estos son los principales valores que se tomó en cuenta como principales signos de somnolencia. n El dispositivo funciona conectado a una tablet de monitoreo, la cual cuenta con el registro del operador. n El dispositivo puede detectar el movi- miento de los ojos inclusive con lentes debido a la cámara infrarroja con la que cuenta. El sistema solo registra eventos de nive- les de cansancio, los cuales son enviados Figura 8. pruebas, siendo estas satisfactorias para nuestros propósitos (ver Figura 5). La cámara Kinect V2 cuenta con dife- rentes sensores que permiten detectar el movimiento de la cara, tanto en condi- ciones de luz normales como con poca iluminación o totalmente a oscuras, para el reconocimiento facial se utiliza la cá- mara RGB y código libre de Microsoft adaptado a nuestra realidad y necesi- dades. Para determinar el movimiento de la cabeza se utiliza el sensor de profundidad de la cámara, el que permite detectar el “cabeceo” del operador. Para detectar los movimientos en condi- ciones de poca luz o a oscuras se utiliza el sensor infrarrojo de la cámara Kinect V2. Luego pasamos a realizar pruebas para detección del rostro y boca logrando una efectividad del 100%, como se mues- tra en la Figura 6. En la siguiente etapa se realizó prue- bas de seguimiento del rostro, que inclu- yen ensayos para detectar si el ojo está abierto o cerrado (ver Figura 7). Finalmente se hicieron pruebas con el sensor infrarrojo, que permitirá detectar las condiciones con poca luz, básicamente en la noche (ver Foto 1). La librería FaceTraking SDK de Micro- soft con la cámara Kinect de Xbox One, permite hacer seguimiento del rostro huma- no en tiempo real (ver Figura 8). Para el desarrollo del software de detección nos basamos en el algoritmo de Viola & Jones, que hace más rápida la detección del rostro y tiene un 99.9% de grado de acierto. Este algoritmo es muy usado en entretenimiento como los videojuegos, tarjetas inteligentes como documentos de identidad o controles pa- rentales y aplicaciones de seguridad para seguimiento de personas. El sistema para detección de somnolencia tiene los siguientes objetivos específicos que son la razón de ser del sistema (ver Figura 9). Detección: el sistema detecta las con- diciones de somnolencia del operador gracias a la cámara Kinect instalada y sus respectivos sensores. Figura 9. Figura 10.