MOM: Machine learning aplicado a seguridad vial - Promoviendo buenas prácticas de uso de casco

Abstract

Los cascos para motociclistas están diseñados para evitar lesiones en la cabeza o la muerte en caso de colisión o caída. Sin embargo, usar el casco y usarlo abrochado es usualmente una decisión del motociclista, lo que reduce la efectividad de protección del casco. El uso abrochado del casco puede ser detectado mediante el sonido y el gesto de ponerse el casco y redes neuronales desplegadas sobre sistemas embebido. En este trabajo presentamos MOM: Un sistema que, para cascos integrales con broche micrométrico, detecta y retroalimenta al motociclista del buen uso del casco. Se colectó una base de datos con los patrones asociados a la acción de ponerse el casco y el sonido de abrocharlo, y se entrenaron redes neuronales que fueron desplegadas sobre un Arduino, para la retroalimentación al motociclista se diseñó un aplicativo móvil para celulares Android. El sistema alcanzó un Positive Predictive Value de 72%, lo que implica un alto rendimiento en términos de detección de condiciones seguras. Adicionalmente la detección fue probada por motociclistas reales y es escalable a aplicaciones que requieran la detección de condiciones seguras.