Bücher von Tejaswi Potluri

La prevenzione degli incidenti stradali causati dalla sonnolenza dei conducenti è fondamentale per la sicurezza stradale. A tal fine, è necessario rilevare la sonnolenza durante la guida. Il processo di rilevamento prevede il monitoraggio dei movimenti oculari, della posizione della testa e delle espressioni facciali del conducente. I più recenti progressi nella computer vision e nell'apprendimento automatico consentono di rilevare i segnali di sonnolenza in tempo reale. Il nostro obiettivo è creare un sistema di rilevamento della sonnolenza che avvisi i conducenti prima che sia troppo tardi per un incidente. Questo sistema può essere incorporato nei veicoli e nei dispositivi personali, fornendo una soluzione efficace per ridurre la minaccia della guida in stato di sonnolenza. In conclusione, il sistema di rilevamento della sonnolenza del conducente proposto con Raspberry Pi fornisce una soluzione affidabile ed economica per migliorare la sicurezza stradale. Rilevando e avvisando il conducente del suo stato di sonnolenza, il sistema può prevenire gli incidenti causati dalla guida in stato di sonnolenza, riducendo il rischio di lesioni e morti sulla strada.

A prevenção de acidentes rodoviários causados por condutores sonolentos é crucial para a segurança rodoviária. Para tal, é necessário detetar a sonolência durante a condução. O processo de deteção envolve a monitorização dos movimentos oculares, da posição da cabeça e das expressões faciais do condutor. Os últimos avanços na visão computacional e na aprendizagem automática permitem a deteção de sinais de sonolência em tempo real. O nosso objetivo é criar um sistema de deteção de sonolência que alerte os condutores antes que seja demasiado tarde para que ocorra um acidente. Este sistema pode ser incorporado em veículos e dispositivos pessoais, proporcionando uma solução bem-sucedida para reduzir a ameaça da condução sonolenta. Em conclusão, o sistema de deteção de sonolência do condutor proposto, utilizando Raspberry Pi, constitui uma solução fiável e económica para aumentar a segurança rodoviária. Ao detetar e alertar o condutor para a sua sonolência, o sistema pode evitar acidentes causados por uma condução sonolenta, reduzindo o risco de ferimentos e mortes na estrada.

Evitar los accidentes de tráfico causados por conductores somnolientos es crucial para la seguridad vial. Para lograrlo, es necesario detectar la somnolencia durante la conducción. El proceso de detección implica controlar los movimientos oculares, la posición de la cabeza y las expresiones faciales del conductor. Los últimos avances en visión por ordenador y aprendizaje automático permiten detectar los signos de somnolencia en tiempo real. Nuestro objetivo es crear un sistema de detección de la somnolencia que alerte a los conductores antes de que sea demasiado tarde para que se produzca un accidente. Este sistema puede incorporarse a vehículos, dispositivos personales, proporcionando una solución exitosa para reducir la amenaza de la conducción somnolienta. En conclusión, el sistema de detección de somnolencia del conductor propuesto utilizando Raspberry Pi proporciona una solución fiable y rentable para mejorar la seguridad vial. Al detectar y alertar al conductor de su somnolencia, el sistema puede prevenir accidentes causados por la conducción somnolienta, reduciendo el riesgo de lesiones y muertes en la carretera.

Die Verhinderung von Verkehrsunfällen, die durch schläfrige Fahrer verursacht werden, ist für die Sicherheit im Straßenverkehr von entscheidender Bedeutung. Um dies zu erreichen, ist die Erkennung von Schläfrigkeit während der Fahrt notwendig. Der Erkennungsprozess umfasst die Überwachung der Augenbewegungen, der Kopfhaltung und der Mimik des Fahrers. Die neuesten Fortschritte im Bereich der Computer Vision und des maschinellen Lernens ermöglichen die Erkennung von Schläfrigkeitsanzeichen in Echtzeit. Unser Ziel ist es, ein Müdigkeitserkennungssystem zu entwickeln, das den Fahrer warnt, bevor es zu spät ist und ein Unfall passiert. Dieses System kann in Fahrzeuge und persönliche Geräte eingebaut werden und stellt eine erfolgreiche Lösung zur Verringerung der Gefahr von Schläfrigkeit am Steuer dar. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass das vorgeschlagene System zur Erkennung von Schläfrigkeit am Steuer mit Hilfe des Raspberry Pi eine zuverlässige und kostengünstige Lösung zur Erhöhung der Verkehrssicherheit darstellt. Durch die Erkennung und Warnung des Fahrers vor seiner Schläfrigkeit kann das System Unfälle aufgrund von Schläfrigkeit am Steuer verhindern und so das Risiko von Verletzungen und Todesfällen im Straßenverkehr verringern.

La prévention des accidents de la route causés par des conducteurs somnolents est cruciale pour la sécurité routière. Pour ce faire, il est nécessaire de détecter la somnolence au volant. Le processus de détection consiste à surveiller les mouvements oculaires, la position de la tête et les expressions faciales du conducteur. Les dernières avancées en matière de vision par ordinateur et d'apprentissage automatique permettent de détecter les signes de somnolence en temps réel. Notre objectif est de créer un système de détection de la somnolence qui alerte les conducteurs avant qu'il ne soit trop tard pour qu'un accident se produise. Ce système peut être incorporé dans les véhicules et les appareils personnels, offrant ainsi une solution efficace pour réduire la menace de la somnolence au volant. En conclusion, le système de détection de la somnolence du conducteur proposé, qui utilise le Raspberry Pi, constitue une solution fiable et rentable pour améliorer la sécurité routière. En détectant la somnolence du conducteur et en l'alertant, le système peut prévenir les accidents causés par la somnolence au volant, réduisant ainsi le risque de blessures et de décès sur la route.

Preventing road accidents caused by drowsy drivers is crucial for road safety. To achieve this, drowsiness detection while driving is necessary. The detection process involves monitoring the driver's eye movements, head position, and facial expressions. The latest advancements in computer vision and machine learning enable the detection of drowsiness signs in real time. Our goal is to create a drowsiness detection system that alerts drivers before it's too late for an accident to occur. This system can be incorporated into vehicles, personal devices, providing a successful solution for reducing the threat of drowsy driving. In conclusion, the proposed driver drowsiness detection system using Raspberry Pi provides a reliable and cost-effective solution for enhancing road safety. By detecting and alerting the driver to their drowsiness, the system can prevent accidents caused by drowsy driving, reducing the risk of injuries and fatalities on the road.

En las ciudades modernas, la videovigilancia se ha convertido en un elemento importante para la protección y la seguridad. En las ciudades modernas para la seguridad y la protección de las cámaras inteligentes equipadas con análisis inteligente de vídeo puede controlar los eventos y dar sistema de alerta mediante la captura de las actividades anormales y eventos. Hoy en día hay muchas cámaras equipadas para la vigilancia en todo el mundo. Así que vamos a implementar el sistema que se centra en la videovigilancia, dando contenidos de vídeo que contienen actividades anormales tempranas como, detección de caídas, detección de accidentes de tráfico, detección de incendios. Vamos a superar los inconvenientes existentes en las técnicas de investigación posterior de los sistemas de videovigilancia proporcionando un sistema de generación de alertas. Nuestro trabajo se basa en técnicas de aprendizaje automático para el análisis de vídeo con un mejor rendimiento y detección de eventos con ventajas de generación de alertas.

In modernen Städten ist die Videoüberwachung ein wichtiger Bestandteil für Schutz und Sicherheit. In modernen Städten können intelligente Kameras, die mit einer intelligenten Videoanalyse ausgestattet sind, Ereignisse überwachen und ein Alarmsystem einrichten, das abnormale Aktivitäten und Ereignisse aufzeichnet. Heutzutage gibt es viele Kameras, die für die Überwachung in der ganzen Welt ausgestattet wurden. Wir werden also ein System implementieren, das sich auf die Videoüberwachung konzentriert, indem es Videoinhalte liefert, die frühe abnormale Aktivitäten enthalten, wie z.B. die Erkennung von Stürzen, Autounfällen und Feuer. Wir werden die bestehenden Nachteile der Nachuntersuchungstechniken von Videoüberwachungssystemen überwinden, indem wir ein System zur Alarmierung bereitstellen. Unsere Arbeit basiert auf maschinellen Lerntechniken für die Videoanalyse mit besserer Leistung und Ereigniserkennung mit den Vorteilen der Alarmgenerierung.

Nas cidades modernas, a videovigilância torna-se uma parte importante da proteção e da segurança. Nas cidades modernas, para segurança e proteção, as câmaras inteligentes equipadas com análise inteligente de vídeo podem monitorizar eventos e emitir um sistema de alerta através da captação de actividades e eventos anormais. Hoje em dia, existem muitas câmaras equipadas para vigilância em todo o mundo. Por isso, vamos implementar o sistema que se concentra na vigilância por vídeo, fornecendo conteúdos de vídeo que contêm actividades anormais precoces, como a deteção de quedas, a deteção de acidentes de automóvel e a deteção de incêndios. Vamos ultrapassar os inconvenientes existentes nas técnicas de pós-investigação dos sistemas de videovigilância, fornecendo um sistema de geração de alertas. O nosso trabalho baseia-se em técnicas de aprendizagem automática para análise de vídeo com melhor desempenho e deteção de eventos com vantagens para a geração de alertas.

Dans les villes modernes, la vidéosurveillance devient un élément important de la protection et de la sécurité. Dans les villes modernes, les caméras intelligentes équipées d'une analyse intelligente de la vidéo peuvent surveiller les événements et fournir un système d'alerte en capturant les activités et les événements anormaux. Aujourd'hui, de nombreuses caméras ont été équipées pour la surveillance dans le monde entier. Nous allons donc mettre en ¿uvre un système qui se concentre sur la surveillance vidéo en fournissant des contenus vidéo contenant des activités anormales précoces telles que la détection des chutes, la détection des accidents de voiture, la détection des incendies. Nous allons surmonter les inconvénients des techniques de post-enquête des systèmes de vidéosurveillance en fournissant un système de génération d'alertes. Notre travail est basé sur des techniques d'apprentissage automatique pour l'analyse vidéo avec de meilleures performances et la détection d'événements avec les avantages de la génération d'alertes.

Nelle città moderne la videosorveglianza diventa un elemento importante per la protezione e la sicurezza. Nelle città moderne, per la sicurezza e la protezione, le telecamere intelligenti, dotate di un'analisi intelligente dei video, possono monitorare gli eventi e fornire un sistema di allarme catturando attività ed eventi anomali. Al giorno d'oggi sono state installate molte telecamere per la sorveglianza in tutto il mondo. Stiamo quindi per implementare un sistema che si concentra sulla videosorveglianza, fornendo contenuti video contenenti attività anomale precoci, come il rilevamento di cadute, incidenti automobilistici e incendi. Intendiamo superare gli svantaggi esistenti delle tecniche di post investigazione dei sistemi di videosorveglianza fornendo un sistema di generazione di allarmi. Il nostro lavoro si basa su tecniche di apprendimento automatico per l'analisi video con prestazioni migliori e il rilevamento di eventi con i vantaggi della generazione di allarmi.

In modern cities video surveillance becomes an important part for protection and security. Smart cameras equipped with intelligent analysis of video can monitor events and give alert system by capturing abnormal activities and events. Nowadays there are many cameras equipped for surveillance in all over the world. So we are going to implement the system which focuses on video surveillance by giving video contents containing early abnormal activities like fall detection, car crash detection, fire detection. We are going to overcome existing drawbacks of post investigation techniques of video surveillance systems by providing alert generation system. Our work is based on machine learning techniques for video analysis with better performance and event detection with advantages of alert generation.