Incidenti da colpo di sonno in auto. Prevenzione mediante l’analisi volto del guidatore con una videocamera

Sonnolenza al volante
NAPOLI - Prevenire la sonnolenza a bordo dell’automobile del conducente attraverso l’analisi del volto del guidatore adottando una videocamera, in modo da poter far...

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NAPOLI - Prevenire la sonnolenza a bordo dell’automobile del conducente attraverso l’analisi del volto del guidatore adottando una videocamera, in modo da poter far intervenire le apparecchiature di sicurezza del veicolo per evitare incidenti stradali. È l’oggetto di uno studio che è stato realizzato nei laboratori di Napoli di NetCom Group, l’azienda campana di ingegneria con sedi in tutto il Paese ed anche a Bruxelles. Studio che potrebbe apportare in futuro la realizzazione di dispositivi di sicurezza montati sulle auto in grado proprio di prevenire incidenti dovuto alla stanchezza e sonnolenza del conducente.

Ne è stato quindi ricavato un articolo scientifico presentato pochi giorni fa nel corso della 2020 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC 2020) che si è tenuta al Metro Toronto Convention Centre (MTCC), Toronto, Ontario, Canada. Il «paper» dal titolo Evaluation of Driver Drowsiness Based on Real-Time Face Analysis è stato redatto dagli autori dello studio, gli ingegneri di NetCom Group Giovanni Salzillo, Giovanni Battista Fioccola, Enrico Landolfi, e da Ciro Natale, docente di Robotica e Meccatronica presso l’Università degli Studi della Campania Luigi Vanvitelli. L’articolo è stato realizzato sulla base del lavoro di tesi di Giovanni Salzillo, laureatosi con votazione 110 e lode e poi assunto da NetCom Group.

Nel dettaglio l’articolo si concentra sul rilevare la «driver drowsiness», ovvero sonnolenza alla guida, utilizzando approcci non intrusivi come quello comportamentale, essendo questa la soluzione più promettente da utilizzare nei veicoli. Il framework sviluppato consente di ricavare misure sulla «drowsiness» mediante l’analisi del volto del guidatore adottando una videocamera. Nello specifico, monitorando variabili oculari opportunamente definite, viene rilevato il grado di «driver drowsiness» attraverso un Fuzzy Inference System. Il tema affrontato nell’articolo sarà approfondito anche grazie a un dottorato di Ricerca Executive, riservato a un dipendente dell’azienda NetCom Group.

Leggi l'articolo completo su
Il Mattino