Visión computacional en la industria de la construcción: identificación de equipos de seguridad en obras mediante el uso de deep learning

• Autor: Gutiérrez Torres, Miguel Moisés
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2022
• Institución: Pontificia Universidad Católica del Perú
• Repositorio: PUCP-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.pucp.edu.pe:20.500.14657/187515
• Enlace del recurso: http://hdl.handle.net/20.500.12404/23766
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Industria de la construcción--Medidas de seguridad; Visión por computadoras--Aplicaciones; Aprendizaje automático (Inteligencia artificial); https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.01.01

La industria de la construcción es uno de los sectores que expone la vida de los operarios en constante peligro debido a las condiciones laborales que esta demanda como el trabajo en alturas, manejo de maquinaria pesada, entre otros. El uso de equipos de protección colectiva y personal es una medida de seguridad para resguardar la vida de los operarios frente a caídas, colisiones, entre otros accidentes. No obstante, en campo existen actitudes inapropiadas por parte del personal de obra pues estos tienden a retirarse los equipos de seguridad, debido a la disconformidad que produce su peso, el cambio de temperatura, entre otros factores. En efecto, actualmente el control de estos comportamientos es exhaustivo, pues involucra monitorear múltiples actividades proactivamente a lo largo de la jornada laboral. Este estudio propone evaluar la efectividad de la tecnología deep learning en automatizar el reconocimiento de estos equipos de seguridad para comunicar a los supervisores de campos sobre el uso inapropiado de estos objetos y, de esta manera, controlar los accidentes de obra. En consecuencia, se desarrolló una base de datos que comprende imágenes de equipos de seguridad en obra bajo diferentes condiciones visuales: variedad de intraclase (posturas, color, contexturas, estaturas, etc.), intensidades de iluminación, oclusiones, aglomeraciones, entre otros efectos. Este entregable se justifica debido a que en comparación con la literatura se analizó una mayor variedad de equipos de seguridad y se empleó para entrenar y evaluar tres algoritmos más recurridos en la bibliografía (VGG-16, Resnet-18 y Inception-V3), debido al desempeño de sus resultados. Específicamente, el performance del prototipo Inception-V3 alcanzó un valor de 84% en accuracy empleando el set de datos de escala regular. Este desempeño indica que las metodologías en aprendizaje profundo pueden contribuir a monitorear equipos de seguridad de obra al disponer de mayor datos, seleccionando modelos más sofisticados y siguiendo las recomendaciones en este documento para evitar confusiones en la clasificación de objetos. Asimismo, existen dos contribuciones adicionales. En primer lugar, se realizó un resumen del estado del arte sobre las aplicaciones actuales de la visión computacional en el sector construcción con el objetivo de orientar a otros proyectos a seleccionar un tema de estudio, identificar los logros alcanzados, responder a las limitaciones encontradas y reconocer buenas prácticas. En segundo lugar, el set de base de datos desarrollado presenta una mayor variedad de tipos de EPP’s y EPC’s, respecto a la literatura, y está disponible a solicitud con el objetivo de estandarizar la existencia de un set de datos propio para el sector construcción y facilitar la aplicación de la visión computacional en esta industria.