Plinio Thomaz Aquinoo JuniorJEAN LOURENÇOLUCAS FONSECALUIS CARVALHO2024-08-142024-08-142020-12-10https://repositorio.fei.edu.br/handle/FEI/5468Com o trânsito crescente nas grandes cidades, compreender o comportamento dos mo- toristas se torna cada vez mais essencial por diversos motivos, como para permitir que os res- ponsáveis possam tomar ações que visam proteger a vida da população. Tendo isso em vista, este trabalho tem como objetivo documentar e executar o ciclo completo de produção de um dataset que armazenará o comportamento dos motoristas de acordo com o contexto do ambi- ente, para isso usaremos um aparelho celular para capturar informações do ambiente, através dos diversos sensores embarcados nele. Além disso serão usados detectores de objetos, tanto para identificação de objetos internos quanto externos, um rastreador ocular, para determinar a direção em que o motorista está olhando, um estimador de posição da cabeça, para determinar a posição da cabeça do motorista, e um reconhecedor de emoções faciais, para determinar por qual emoção o motorista está passando. O principal resultado é uma proposta de baixo custo que reúne um estimador de posição da cabeça, com precisão de 82,50% com o veículo em movimento, um rastreador ocular, que obteve uma precisão média de 71,25% com o veículo em movimento, dois detectores de objetos, um para imagens externas, que atingiu precisão 85,00%, e um para imagens internas, que atingiu 83,33%, e um reconhecedor de emoções faciais, cuja precisão obtida foi de 82,00%. O trabalho também contribui com um novo dataset com vídeos, áudios e dados provenientes de diversos sensores dos celulares para reconhecimento do comportamento do motorista.44pt-BRRestritoTrabalho de Conclusão de Curso