Sistema automatizado para monitorear el uso de equipos de protección personal en la industria de la construcción

Autores
Massiris, Manlio; Fernández, Juan Álvaro; Bajo, Juan Miguel; Delrieux, Claudio Augusto
Año de publicación
2021
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
artículo
Estado
versión publicada
Descripción
Este artı́culo presenta un novedoso sistema de visión por computador que genera indicadores automatizados de uso adecuado de equipos de protección personal (EPP) de gran importancia en la industria de la construcción, concretamente el uso de casco de seguridad y chaleco de alta visibilidad. El sistema se construye sobre una arquitectura de redes neuronales que trabaja sobre imágenes digitales. Primero se utiliza la red neuronal OpenPose para la detección de puntos antropométricos de los trabajadores visualizados, los cuales se utilizan para segmentar automáticamente regiones de interés (ROI) ubicadas en la cabeza y el tronco. Sobre estas ROI, un clasificador neuronal estima la presencia o ausencia de los dos EPP de interés. Los resultados obtenidos en vı́deos tomados en movimiento por drones o smartphones muestran que nuestro sistema es plenamente capaz de realizar una evaluación completa de indicadores de utilización de estos dos EPP sin asistencia, con el propósito principal de prevenir incidentes potencialmente peligrosos en el lugar de trabajo.
We present a novel computer vision system which generates automated indicators of proper use of personal protective equipment (PPE) of great importance in the construction industry, specifically the use of safety helmet and high visibility vest. The system is built on a neural network architecture that works on digital images. First, the OpenPose network is used for the detection of anthropometric points of the visualized workers. These points are used next to automatically segment regions of interest (ROI) located about a worker's head and trunk. On these ROIs, a neuronal classifier estimates the presence or absence of each PPE of interest. Obtained results in moving videos from drones or smartphones show that our system is fully capable of carrying out a complete evaluation of usage indicators of these two PPEs without human intervention, with the main purpose of preventing potentially dangerous incidents in the workplace.
Fil: Massiris, Manlio. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca; Argentina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ingeniería Eléctrica y de Computadoras; Argentina
Fil: Fernández, Juan Álvaro. Universidad de Extremadura. Departamento Ingeniería Eléctrica, Electrónica y Automática; España
Fil: Bajo, Juan Miguel. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca; Argentina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ingeniería Eléctrica y de Computadoras; Argentina
Fil: Delrieux, Claudio Augusto. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Bahía Blanca; Argentina. Universidad Nacional del Sur. Departamento de Ingeniería Eléctrica y de Computadoras; Argentina
Materia
AUTOMATIZACIÓN
PREVENCIÓN DE RIESGOS LABORALES
EQUIPO DE PROTECCIÓN PERSONAL
REDES NEURONALES
VISIÓN POR COMPUTADOR
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
Repositorio
CONICET Digital (CONICET)
Institución
Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas
OAI Identificador
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We present a novel computer vision system which generates automated indicators of proper use of personal protective equipment (PPE) of great importance in the construction industry, specifically the use of safety helmet and high visibility vest. The system is built on a neural network architecture that works on digital images. First, the OpenPose network is used for the detection of anthropometric points of the visualized workers. These points are used next to automatically segment regions of interest (ROI) located about a worker's head and trunk. On these ROIs, a neuronal classifier estimates the presence or absence of each PPE of interest. Obtained results in moving videos from drones or smartphones show that our system is fully capable of carrying out a complete evaluation of usage indicators of these two PPEs without human intervention, with the main purpose of preventing potentially dangerous incidents in the workplace.
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