Valutazione della Distrazione Visiva nell'Elaborazione dell'Indice di Fitness to Drive

La distrazione del guidatore è una delle principali cause di incidenti stradali ed è spesso associata all'utilizzo di smartphone o all'esecuzione di altre attività secondarie. Lo sviluppo tecnologico ha permesso la creazione di sistemi di assistenza alla guida in grado di migliorare la sicurezza stradale, ma il loro sempre più ampio utilizzo ha avuto l'effetto collaterale di incrementare la sensazione di sicurezza nel guidatore, portando a una minore attenzione alla guida. Questa tesi si inserisce nel contesto del progetto DistriMuSe, il cui obiettivo è quello di migliorare il monitoraggio della salute e della sicurezza umana, attraverso sistemi multi-sensore, elaborazione distribuita e machine learning. In particolare, la tesi si concentra sull'analisi della distrazione visiva del guidatore e sulla sua integrazione nella formula per il calcolo dell'indice di Fitness to Drive, un parametro che valuta l'idoneità alla guida basandosi su dati biometrici e psicologici del guidatore. È stato quindi sviluppato un modello di rilevamento della distrazione visiva, successivamente validato attraverso prove in un ambiente simulato, le quali hanno confermato la correlazione tra un tempo prolungato di distrazione visiva e presenza di errori alla guida, con eventualmente casi di incidente. I risultati ottenuti suggeriscono che l’integrazione della distrazione visiva nell’indice di Fitness to Drive fornisce una valutazione più accurata dello stato del guidatore.