Projeto desenvolvido para o Hackathon CCR 2020 Shawee http://www.grupoccr.com.br/hackathonccr/.

O Stay Safe é um app que busca solucionar dois principais problemas encontrados no dia a dia de um caminhoneiro: o cansaço das viagens e o mapeamento de lugares para descanso. Dessa forma nosso aplicativo utiliza Facial Landmarks para detectar pontos de interesse do olho e assim estipular quando o usuário está sonolento, emitindo assim um alarme sonoro que o acordará e oferecerá os pontos de parada mais próximos. Adicionalmente os dados coletados (não o vídeo, dado a LGPD) como localização mais comum de ocorrências, horário mais comuns, principais locais de descanso, etc, servirão de base para um Dashboard onde a CCR poderá usufruir para determinar a melhor abordagem de melhoria para cada caso.

Todo o app tem como base a linguagem python sendo o reconhecimento facial feito usando open-cv e landmarks da DLib. A interface visual foi feita utilizando o framework kivy e a localização de locais de parada com a API do google maps para python. O dashboard foi feito utilizando Power BI.

Na pasta "deliveries" consta um vídeo do funcionamento do MVP que criamos em tempo de hackathon e o pdf explicativo da solução.

Para assistir ao Pitch Comercial, acesse o seguinte link: https://www.youtube.com/watch?v=O934DP1VZzk&rel=0

Para as consultas na API do Google Maps, é necessário obter uma chave de acesso:

• Acesse https://cloud.google.com/maps-platform?hl=pt-br para adquirir uma chave de acesso
• Selecione todos produtos disponíveis na API (Maps, Routes e Places)
• Após o cadastramento, crie dentro da pasta o arquivo api_key.txt somente com a chave de acesso

Essencialmente o que foi usado foi o Dlib, open-cv, googlemaps e o kivy, podendo ser instalados via Anaconda:

conda install -c conda-forge opencv

conda install -c conda-forge dlib

conda install -c conda-forge kivy

conda install -c conda-forge googlemaps

Também consta aqui o arquivo environment.yaml que já cria o env com as libs, para usar use o comando:

conda env create -f environment.yaml

conda activate staysafer

Após instalado as dependências e ativado o env é só rodar o arquivo StaySafeApp.py:

python StaySafeApp.py

• Apresentação Hackathon CCR - Live 09-06-2020:
• CNT Acidentes Rodoviários
• Mais de 16% dos caminhoneiros dirigem no limite de sonolência
• Falta de sono já causou algum tipo de acidente para 23% dos caminhoneiros
• Saúde: Estudo inédito revela que é maior o risco de acidentes envolvendo caminhoneiros
• Detecção de piscar de olhos com python
• Detecção de sonolência usando EAR e ECR
• Tutorial Kivy para desenvolvimento de interface gráfica em python