DrowsGuard
IoT · Visión por computadora · Señales fisiológicas

Detecta el microsueño antes del accidente

DrowsGuard monitorea en tiempo real los ojos, el pulso y el movimiento del conductor. Cuando aparecen signos de somnolencia, alerta de inmediato y lo registra en la nube.

3
fuentes de señal
<1s
latencia al panel
24/7
monitoreo continuo
Nivel de riesgo en vivo
58 MEDIO
72
BPM
41%
PERCLOS
48
HRV

Una solución completa, del sensor al tablero

Cada capa fue pensada para funcionar a bordo del vehículo y en la nube al mismo tiempo.

Visión por computadora

Medimos el cierre ocular con EAR y PERCLOS cuadro a cuadro. El sistema reconoce microsueños incluso con gafas.

Señales fisiológicas

El MAX30102 estima frecuencia cardíaca y variabilidad (HRV); el acelerómetro detecta cabeceos y sacudidas bruscas.

Riesgo multivariable

Un motor ponderado combina las tres señales en un puntaje 0-100 con tres niveles: bajo, medio y alto.

Alerta y actuación

Ante riesgo alto suena el buzzer en el vehículo. Desde el panel puedes activarlo o silenciarlo de forma remota.

Dashboard en tiempo real

Supabase Realtime transmite cada lectura al instante. Gráficas en vivo de BPM, PERCLOS y aceleración.

Histórico y trazabilidad

Cada alerta queda registrada con fecha, nivel y origen para auditoría y análisis posterior.

Cómo funciona

01

Percepción

Cámara, sensor de pulso y acelerómetro capturan el estado del conductor a bordo de la Raspberry Pi.

02

Procesamiento

En el borde se calcula EAR, PERCLOS, BPM, HRV y jerk; el motor de riesgo decide el nivel.

03

Comunicación

Los datos viajan a Supabase y ThingSpeak; el panel se actualiza en vivo y permite controlar el buzzer.

Construido con tecnología abierta y confiable

Raspberry Pi 3PythonOpenCVMAX30102MPU6050SupabasePostgreSQLAstroReactThingSpeak MQTT
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