SAICT – SISTEMA DE APOIO À INVESTIGAÇÃO CIENTÍFICA E TECNOLÓGICA

AVISO N.º 02/SAICT/2017 (Projetos de IC&DT)

Identificação do Projeto

Código do Concurso: SAICT-45-2017-02

Designação da Operação: AUTOMOTIVE - Deteção automática multimodal de sonolência para veículos inteligentes

Código Universal: POCI-01-0145-FEDER-030707

Entidade Beneficiária: INESC TEC - Instituto de Engenharia de Sistemas e Computadores, Tecnologia e Ciência

Entidades Parceiras: Instituto Superior de Engenharia de Lisboa (ISEL); COFAC – Cooperativa de Animação e Formação Cultural, CRL; Cardioid- Technologies Lda.

Data de Decisão: 2018-07-18

Período de Execução previsto: 2018-10-01 e 2021-09-30

Investimento Global: 240.016,48€

Montante Elegível: 238.785,98€

Financiamento/Incentivo: 238.478,48€

Entidade(s) Financiadora(s): FEDER (68,16%);OE/FCT (31,71%)

Área Científica Principal: Engenharia Eletrónica e Telecomunicações e de Computadores

Investigadora Responsável do Projeto: Professora Doutora Ana Maria Silva Rebelo

Investigador Responsável do Projeto no ISEL: Professor Doutor Pedro Mendes Jorge (ADEETC)

Principais objetivos, atividades e resultados esperados:

A invenção do automóvel transformou o modo como as pessoas vivem, trabalham e interagem com a sociedade. Hoje em dia, com a possibilidade de integração de novas aplicações em veículos, uma série de novas exigências são colocadas durante o processo da sua criação e teste. O impacto social associado às novas tendências no ramo automóvel estende-se a múltiplas áreas, desde segurança, comércio, energia a gestão de tráfego de indivíduos. De acordo com dados estatísticos da Organização Mundial de Saúde, os acidentes de viação são a causa de morte prioritária na faixa etária dos 15 aos 29 anos, com 1.25 milhões de mortes a nível mundial reportadas anualmente. Uma porção considerável deste valor encontra-se ligada à condução sonolenta, numa tendência que se tem mantido continuamente elevada ao longo das últimas décadas. Numa tentativa de mitigar esta tendência, explora-se a condução autónoma. Contudo, esta tecnologia ainda não está pronta para lidar com todas as condições de condução e precisa do condutor em várias situações. A próxima geração de interface homem-máquina deve funcionar de um modo transparente e cooperativo onde carro, ambiente e motorista agem como agentes.

Sistemas de deteção de fadiga têm vindo a ser integrados no processo de design automóvel. Este passo encontrasse limitado pela observação de que cada condutor apresenta um conjunto distinto de manifestações fisiológicas e comportamentais relacionadas com fadiga, tornando não trivial o processo da sua quantificação objetiva.

Um possível contrabalanço a esta limitação passa pelo conhecimento a priori da identidade do condutor. Hoje em dia, a personalização de configurações de acordo com a essa identidade encontra-se já relativamente estandardizada na indústria automóvel. Apesar deste processo de identificação ser realizado com recurso a objetos pessoais, como as chaves do veículo ou conexão a smartphones, o uso de reconhecimento biométrico como uma alternativa mais robusta e fidedigna tem sido apenas limitado por problemas de usabilidade, ao nível da sua integração ergonómica no processo natural de condução.

No âmbito do presente projeto, é proposto um estudo subordinado ao uso de técnicas de processamento de sinal e aprendizagem computacional para a deteção personalizada de fadiga em veículos inteligentes. Utilizando um simulador de fadiga baseado no motor de jogos Unity3D, o acesso a quantidades consideráveis de dados artificiais servirá de base para o desenvolvimento de algoritmos de deteção de fadiga, num processo coadjuvado pela identificação biométrica do condutor, permitindo, desta forma, uma monitorização personalizada. De modo semelhante, a escassez de dados reais, e a resultante disparidade relativamente aos seus análogos obtidos em ambientes simulados, motivam também a necessidade de investigação ao nível de alguns tópicos relevantes em aprendizagem computacional, como classificação fracamente supervisionada e transferência de conhecimento.