Estudiante UAM desarrolla dispositivo de detección de riesgos en conducción
Juan Manuel Calvo Duque, estudiante de la Maestría en Ingeniería de la Universidad Autónoma de Manizales, diseñó un innovador dispositivo de detección de riesgos en conducción para mejorar la seguridad vial a través de visión artificial e IoT de borde.
Un avance tecnológico en tiempo real para prevenir accidentes
La tesis titulada “Desarrollo de un dispositivo para la detección y reporte de comportamientos de riesgo dentro de la cabina durante la conducción de vehículos terrestres”, propone una solución basada en inteligencia artificial para identificar señales de fatiga, distracción o comportamientos peligrosos en conductores, con el objetivo de reducir los accidentes en carretera.
Este proyecto se centra en el desarrollo de un dispositivo embebido que procesa video en tiempo real mediante modelos ligeros de visión artificial, lo cual le permite operar de manera eficiente en condiciones de conectividad limitada, como suele ocurrir en entornos vehiculares.
Tecnología de punta: visión artificial, IoT de borde y detección en tiempo real
Para cumplir con el objetivo, se evaluaron diversos microprocesadores, eligiendo el Realtek AMB82-Mini por su excelente desempeño ejecutando modelos como YOLOv4-Tiny, que alcanzó una precisión del 97% con solo 1.25 falsos positivos por hora.
Características clave del sistema desarrollado
- Procesamiento en tiempo real directamente en el dispositivo (Edge AI).
- Detección de comportamientos como sueño o distracción con visión artificial.
- Transmisión de alertas a una plataforma web mediante tecnologías IoT tolerantes a fallos.
- Validación en campo con pruebas reales en 4 vehículos y 4 conductores.
- Compatibilidad con flotas vehiculares heterogéneas.
Resultados destacados y validación en condiciones reales
Durante las pruebas de campo, el sistema logró demostrar una alta precisión y viabilidad práctica, incluso en entornos donde la conectividad es intermitente. Además, se desarrolló una plataforma web funcional que recibe las alertas de manera inmediata, facilitando la supervisión remota de flotas o conductores individuales.
Un aporte sobresaliente a la seguridad vial
La tesis de Juan Manuel Calvo Duque recibió mención sobresaliente por parte del jurado evaluador, destacando su innovación, aplicabilidad y rigurosidad técnica.
Con esta investigación, la Universidad Autónoma de Manizales reafirma su compromiso con la generación de soluciones innovadoras que aporten valor a la seguridad vial, combinando el conocimiento académico con necesidades reales del mundo exterior.