Como proyecto de investigación e innovación, decidimos abordar una problemática crítica de seguridad vial: los accidentes causados por somnolencia en conductores de carga pesada. Las estadísticas mundiales indican que la fatiga del conductor es responsable del 20% de los accidentes de tránsito graves, y en el caso de vehículos de carga, las consecuencias pueden ser devastadoras tanto para el conductor como para otros usuarios de la vía.

El desafío técnico era complejo: desarrollar un sistema de inteligencia artificial capaz de analizar en tiempo real los signos faciales y comportamentales que indican diferentes grados de somnolencia, desde el cansancio leve hasta el microsueño peligroso. Necesitábamos crear una solución que fuera precisa, rápida y lo suficientemente robusta para funcionar en las condiciones adversas del transporte de carga.

• Algoritmos de computer vision para análisis facial en tiempo real
• Detección de parpadeo, movimientos oculares y expresiones de fatiga
• Sistema de alertas graduales según el nivel de somnolencia detectado
• Modelo entrenado con miles de horas de video de conductores reales
• Integración con sistemas de monitoreo vehicular existentes
• Registro de patrones de fatiga para análisis predictivo

En Diferencial DX desarrollamos StayAwake utilizando Python como lenguaje principal, TensorFlow para el entrenamiento del modelo de machine learning, y OpenCV para el procesamiento de video en tiempo real. El sistema utiliza redes neuronales convolucionales (CNN) especializadas en reconocimiento facial y análisis de patrones temporales para detectar micro-expresiones que indican fatiga.

Nuestro modelo fue entrenado con un dataset diverso que incluye conductores de diferentes edades, géneros y condiciones de iluminación, logrando una precisión del 94% en la detección de estados de somnolencia. El sistema puede identificar desde señales tempranas como parpadeo lento o cabeceos sutiles, hasta situaciones críticas de microsueño. Como proyecto de investigación de impacto social, StayAwake representa nuestro compromiso con crear tecnología que salve vidas. Los resultados de las pruebas piloto han sido prometedores: el sistema ha demostrado capacidad para prevenir incidentes potencialmente fatales al alertar a conductores antes de que alcancen estados peligrosos de somnolencia.