מספר עצום של אנשים נוסעים בכביש המהיר ביום ובלילה. אנשים אלו, ביניהם נהגי אוטובוסים ונהגי מוניות, נוסעים למרחקים ארוכים בעודם סובלים ממחסור בשינה. עקב כך, ערנות הנהגים ירודה והנהיגה נעשית מסוכנת.

מרבית התאונות מתרחשות עקב חוסר ערנות הנהג. בארצות הברית מדי שנה מדווחים למשטרה כ-100,000 תאונות דרכים בעקבות חוסר ערנות אצל נהגים. בעוד שבמחקר שנעשה ע"י ה-AAA Foundation נמצא כי 328,000 תאונות דרכים בשנה מתרחשות מהסיבה הנ"ל.

לכן, בניסיון למנוע תאונות אלה בנינו מערכת לזיהוי ערנות אצל נהגים שתזהיר את הנהג כאשר הוא מרגיש ישנוני.

הפרויקט כתוב בשפת Python ועושה שימוש ב:
- Dataset פומבי של עיניים בשם MRL Eye Dataset, המכיל כ-84,000 תמונות עיניים של אנשים שונים, ממוינות ל-2 קטגוריות, פתוח וסגור.
- ספריית קוד פתוח Keras עבור ML. ביצוע Supervised Learning בעזרת CNN על ה-Dataset תוך חלוקה ל-training data, validation data ו-test data כדי לפתור בעיית סיווג.
- OpenCV עבור איסוף התמונות מהמצלמה ועיבודן.
- Classifier מספריית Dlib אשר מזהה את הפרצוף והעיניים בתמונות במטרה לסווג את מצב עיני הנהג בעזרת המודל שבנינו.