The present invention relates to sleep-onset detection deployments that predict a person's transition from a wakefulness state to a sleepy state based on heart rate information and then take appropriate action to stimulate sleepiness. reaching a waking state or notifying others of their waking state (in relation to sleepiness / waking), which usually involves capturing the person's heart rate information over time through one or more heart rate sensors (fc), and then compute a heart rate variability (vfc) signal from the captured heart rate information, which signal is analyzed using a discrete time fourier transform and a discrete wavelet transform for extraction. of characteristics that are indicative of an individual's transition from a waking state to a sleepy state . These extracted features are recorded in an artificial neural network (an) that has been trained with the same characteristics to identify when an individual makes the transition mentioned above to the sleepiness state and to issue a warning whenever a sleepiness onset is detected.a presente invenção refere-se a implantações de detecção de início de sonolência que preveem a transição de uma pessoa de um estado de vigília para um estado de sonolência com base em informações de frequência cardíaca e, em seguida, tomam uma ação apropriada para estimular a pessoa a atingir um estado de vigília ou para notificar outras pessoas sobre seu estado (em relação à sonolência/vigília), o que geralmente envolve capturar as informações de frequência cardíaca da pessoa ao longo do tempo por meio de um ou mais sensores de frequência cardíaca (fc), e em seguida computar um sinal de variabilidade de frequência cardíaca (vfc) a partir das informações capturadas de frequência cardíaca, sinal esse que é analisado usando-se uma transformada de fourier de tempo discreto e uma transformada wavelet discreta para a extração de características que são indicativas da transição de um indivíduo a partir de um estado desperto par
