Inteligência Artificial (IA) e Reconhecimento Facial

Um Estudo sobre a Implementação de Sistemas Baseados em IA na Identificação de Cansaço e Fadiga de Motoristas

Authors

  • ANA CAROLINA ALVES DE MELO Faculdade de Tecnologia de Carapicuíba | Fatec Carapicuíba Author
  • GIYO SANTANA DIAS Faculdade de Tecnologia de Carapicuíba | Fatec Carapicuíba Author
  • GUSTAVO MARTINEZ OLMO PICELI Faculdade de Tecnologia de Carapicuíba | Fatec Carapicuíba Author
  • GUILHERME HENRIQUE SILVEIRA PESSOA Faculdade de Tecnologia de Carapicuíba | Fatec Carapicuíba Author
  • ROSANA MARIA CESAR DEL PICCHIA DE ARAUJO NOGUEIRA Faculdade de Tecnologia de Carapicuíba | Fatec Carapicuíba Author

DOI:

https://doi.org/10.5281/zenodo.20416757

Keywords:

inteligência artificial, reconhecimento facial, prevenção de acidentes, sistemas

Abstract

Este artigo relata o estudo do uso de inteligência artificial em câmeras para monitoramento da fadiga de motoristas no trânsito.  A partir dele, objetiva-se analisar a aplicabilidade e o impacto desta tecnologia na prevenção de acidentes e monitoramento em tempo real durante trajetos, pois a fadiga diminui o tempo de reação dos motoristas e pode causar acidentes que poderiam ser evitados. Foi realizada uma pesquisa bibliográfica para agrupamento de informações acerca de inteligência artificial, reconhecimento facial e sistemas que realizam reconhecimento facial com este propósito. Os resultados da pesquisa indicaram grande eficácia na detecção de cansaço dos motoristas, de forma que a implementação do sistema em frotas comerciais diminuiu cerca de 27% dos acidentes causados por fadiga. Estes dados sugerem que a implementação de sistemas com câmeras que identificam sinais físicos de fadiga por meio da inteligência artificial pode ser eficaz para prevenir acidentes causados por cansaço no trânsito.

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Published

2025-09-15

How to Cite

Inteligência Artificial (IA) e Reconhecimento Facial: Um Estudo sobre a Implementação de Sistemas Baseados em IA na Identificação de Cansaço e Fadiga de Motoristas. (2025). Revista Brasileira De Logística & Gestão [RBL&G], 1, e11972. https://doi.org/10.5281/zenodo.20416757

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