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dc.contributor.authorMassiris, Manlio
dc.contributor.authorDelrieux, Claudio
dc.contributor.authorFernández Muñoz, Juan Álvaro
dc.date.accessioned2020-02-12T09:48:45Z
dc.date.available2020-02-12T09:48:45Z
dc.date.issued2018
dc.identifier.citationMassiris, M., Delrieux, C., Álvaro Fernández, J Detección de equipos de protección personal mediante red neuronal convolucional YOLO. En Actas de las XXXIX Jornadas de Automática, Badajoz, 5-7 de Septiembre de 2018 (pp.1022-1029). DOI capítulo: https://doi.org/10.17979/spudc.9788497497565.1022 DOI libro: https://doi.org/10.17979/spudc.9788497497565es_ES
dc.identifier.isbn978-84-09-04460-3 (UEX)
dc.identifier.isbn978-84-9749-756-5 (UDC electrónico)
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/2183/24891
dc.description.abstract[Resumen] En un número creciente de entornos de trabajo está tornándose obligatorio el uso de equipos de protección personal, debido a que son la última barrera para detener situaciones potenciales de riesgo físico para el trabajador. Eso determina que controlar en forma periódica y fehaciente el cumplimiento de las normas de seguridad laboral sea una tarea demandante, por lo cual el monitoreo no supervisado representa una solución de alto impacto para la seguridad industrial. El presente artículo propone utilizar visión artificial como alternativa cuantitativa para monitorear la utilización de equipo de protección personal. Se entrenó la red neuronal YOLO con la intención de detectar guantes, cascos, ropa de alta visibilidad y a los trabajadores con un dataset creado a partir de videos generados utilizando cámaras deportivas. Con el sistema entrenado, se presenta un análisis de caso in the open con un video grabado con cámara deportiva sujeta al casco de un trabajador metalúrgico en el sector de la construcción. Los resultados son promisorios y muestran que la estrategia planteada es adecuada para llegar a una solución implantable en ambientes de trabajo.es_ES
dc.description.abstract[Abstract] In an increasing number of working environments, the use of personal protective equipment is becoming mandatory, since they are the last barrier to stop potential situations of physical risk for the worker. This means that periodically and reliably monitoring compliance with labor safety standards is a demanding task, which is why unsupervised monitoring represents a high impact solution for safety. This article proposes using artificial visión as a quantitative alternative to monitor the use of personal protective equipment. The YOLO neural network was trained with the intention of detecting gloves, hard hats, high visibility suits and workers with a dataset created from videos generated using sports cameras. With the trained system, an in-theopen case analysis is presented with a video recorded with a sports camera attached to the helmet of a metallurgical worker in a real construction site. The results are promising and show that the proposed strategy is adequate as implantable solution for these work environments.es_ES
dc.language.isospaes_ES
dc.publisherÁrea de Ingeniería de Sistemas y Automática, Universidad de Extremaduraes_ES
dc.relation.hasversionhttp://hdl.handle.net/10662/8846
dc.relation.urihttps://doi.org/10.17979/spudc.9788497497565.1022es_ES
dc.rightsAtribución-NoComercial 3.0 Españaes_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/3.0/es/*
dc.subjectVisión por computadores_ES
dc.subjectEquipos de protección personal (EPP)es_ES
dc.subjectSeguridad industriales_ES
dc.subjectComputer visiones_ES
dc.subjectPersonal protective equipment (PPE)es_ES
dc.subjectIndustrial safetyes_ES
dc.titleDetección de equipos de protección personal mediante red neuronal convolucional YOLOes_ES
dc.title.alternativeDetection of Personal Protection Equipment Using the Yolo Convolutional Neural Networkes_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/articlees_ES
dc.rights.accessinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
UDC.startPage1022es_ES
UDC.endPage1029es_ES
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.17979/spudc.9788497497565.1022
UDC.conferenceTitleXXXIX Jornadas de Automáticaes_ES


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