JOURNAL FRANCOPHONE OF VENTILATION - PULMONOLOGY AND SLEEP [Journal Francophone de Ventilation - Pneumologie et du Sommeil]

ABSTRACT

The invention relates to a driver drowsiness detection system based on artificial intelligence (AI), aiming to improve traffic safety and prevent accidents caused by driver inattentiveness. The system includes data collection devices such as face surveillance cameras, motion sensors, infrared sensors, and (optionally) physiological sensors, integrated into the vehicle to record the driver's characteristic behaviors in real time. Data from these devices is transmitted to the central control device (embedded computer or server), where deep learning algorithms trained from big data will analyze, evaluate the driver's level of alertness, detect manifestations such as prolonged eye closing, nodding, loss of concentration, thereby giving appropriate warnings. The system is capable of synchronizing data with the cloud platform, ensuring information security through encryption and access control. In addition, the system also provides alertness monitoring reports, suggests personalized adjustments, supports fleet management, and allows data sharing with safety experts or monitoring agencies. This invention provides an effective solution for detecting drowsiness while driving, personalized according to user behavior, easy to integrate and expand, contributing to reducing accidents and improving vehicle operation efficiency.

RÉSUMÉ

L’invention concerne un système de détection de la somnolence du conducteur basé sur l’intelligence artificielle (IA), visant à améliorer la sécurité routière et à prévenir les accidents dus à l’inattention du conducteur.

Le système comprend des dispositifs de collecte de données tels que des caméras de surveillance faciale, des capteurs de mouvement, des capteurs infrarouges et (en option) des capteurs physiologiques, intégrés dans le véhicule pour enregistrer en temps réel les comportements caractéristiques du conducteur.

Les données issues de ces dispositifs sont transmises à l’unité de contrôle centrale (ordinateur embarqué ou serveur), où des algorithmes d’apprentissage profond, entraînés sur de vastes ensembles de données, analysent et évaluent le niveau de vigilance du conducteur. Ils détectent des manifestations telles que la fermeture prolongée des yeux, les hochements de tête, la perte de concentration, et déclenchent ainsi des avertissements appropriés.

Le système est capable de synchroniser les données avec une plateforme cloud, garantissant la sécurité de l’information par le chiffrement et le contrôle d’accès. De plus, il fournit des rapports de suivi de la vigilance, propose des ajustements personnalisés, soutient la gestion de flotte et permet le partage de données avec des experts en sécurité ou des organismes de surveillance.

Cette invention offre une solution efficace pour détecter la somnolence au volant, personnalisée selon le comportement de l’utilisateur, facile à intégrer et à développer, contribuant ainsi à réduire les accidents et à améliorer l’efficacité de l’exploitation des véhicules.