Propuesta de modelo de IA para el control del uso de cascos de seguridad durante la construcción y operación de proyectos de edificaciones
Descripción del Articulo
A nivel mundial, la industria de la construcción es considerada una de las más peligrosas, siendo la causante de miles de accidentes, gran parte de estos accidentes son causados por la irresponsabilidad de trabajadores al no usar los equipos de protección personal, este punto es un reto para la indu...
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| Formato: | tesis de grado |
| Fecha de Publicación: | 2025 |
| Institución: | Universidad de Lima |
| Repositorio: | ULIMA-Institucional |
| Lenguaje: | español |
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A nivel mundial, la industria de la construcción es considerada una de las más peligrosas, siendo la causante de miles de accidentes, gran parte de estos accidentes son causados por la irresponsabilidad de trabajadores al no usar los equipos de protección personal, este punto es un reto para la industria que debe ser enfrentado. La inteligencia artificial ha ido evolucionando rápidamente durante los últimos años, siendo aplicada en diversos rubros, pero no tan aplicada en el sector de la construcción. La IA tiene algoritmos que pueden ser utilizados junto con conjunto de datos para entrenar modelos que detecten lo que se desea en tiempo real. En este trabajo de investigación se busca aplicar la inteligencia artificial mediante modelos entrenados para mejorar la seguridad durante la ejecución de proyectos de construcción, al detectar trabajadores sin los equipos de protección personal correspondientes. Se generará un conjunto de datos a partir de imágenes de un laboratorio donde se utilizan EPPs, después se aplicará data augmentation para mejorarlo. Luego se modificará un algoritmo con parámetros según las particularidades del estudio para luego entrenarlo con el 70% del conjunto de datos, el 20% se usará para validación y el 10% restante se usará para verificar la confiabilidad del resultado del entrenamiento. |
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Luna Torres, Ana FelícitaAlarcon Gonzalez, Kevin Leonardo2025-12-02T18:03:15Z2025-12-02T18:03:15Z2025https://hdl.handle.net/20.500.12724/237040000000121541816A nivel mundial, la industria de la construcción es considerada una de las más peligrosas, siendo la causante de miles de accidentes, gran parte de estos accidentes son causados por la irresponsabilidad de trabajadores al no usar los equipos de protección personal, este punto es un reto para la industria que debe ser enfrentado. La inteligencia artificial ha ido evolucionando rápidamente durante los últimos años, siendo aplicada en diversos rubros, pero no tan aplicada en el sector de la construcción. La IA tiene algoritmos que pueden ser utilizados junto con conjunto de datos para entrenar modelos que detecten lo que se desea en tiempo real. En este trabajo de investigación se busca aplicar la inteligencia artificial mediante modelos entrenados para mejorar la seguridad durante la ejecución de proyectos de construcción, al detectar trabajadores sin los equipos de protección personal correspondientes. Se generará un conjunto de datos a partir de imágenes de un laboratorio donde se utilizan EPPs, después se aplicará data augmentation para mejorarlo. Luego se modificará un algoritmo con parámetros según las particularidades del estudio para luego entrenarlo con el 70% del conjunto de datos, el 20% se usará para validación y el 10% restante se usará para verificar la confiabilidad del resultado del entrenamiento.The construction industry is one of the most dangerous industries worldwide, being the cause of thousands of accidents, most of these accidents are caused by the irresponsibility of workers by not using personal protective equipment, this matter is a challenge for the industry that must be faced. Artificial intelligence has been evolving rapidly during the last years, being applied in several areas, but not as much applied in the construction sector. AI has algorithms that can be used together with datasets to train models that detect what is required in real time. This research work seeks to apply artificial intelligence through trained models to improve safety during the execution of construction projects, by detecting workers without the corresponding personal protective equipment. A dataset will be generated from images of a laboratory where EPPs are used, then data augmentation will be applied to improve it. Then an algorithm will be modified with parameters according to the particularities of the study and then trained with 70% of the dataset, 20% for validation and the remaining 10% will be used to verify the reliability of the training result.application/pdfspaUniversidad de LimaPEinfo:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0Pendientehttps://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.11.04Propuesta de modelo de IA para el control del uso de cascos de seguridad durante la construcción y operación de proyectos de edificacionesinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisTesisreponame:ULIMA-Institucionalinstname:Universidad de Limainstacron:ULIMASUNEDUTítulo profesionalIngeniería CivilUniversidad de Lima. Facultad de IngenieríaIngeniero Civilhttps://orcid.org/0000-0001-9793-91260810173673201676616821https://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesionalSalinas Saavedra, José RobertoRegalado Espinoza, Marck SteewarLuna Torres, Ana Felícitahttps://purl.org/pe-repo/renati/type#tesisOIORIGINALT018_76616821_T.pdfT018_76616821_T.pdfDescargarapplication/pdf3444701https://repositorio.ulima.edu.pe/bitstream/20.500.12724/23704/1/T018_76616821_T.pdfcdb7cfb4bc63c66cec136a6526384531MD51FA_76616821_20180031.pdfFA_76616821_20180031.pdfAutorizaciónapplication/pdf233829https://repositorio.ulima.edu.pe/bitstream/20.500.12724/23704/2/FA_76616821_20180031.pdf0b24bcc23fbbf61799d851be6976d26aMD52TURNITIN_76616821_20180031.pdfTURNITIN_76616821_20180031.pdfReporte de similitudapplication/pdf3451183https://repositorio.ulima.edu.pe/bitstream/20.500.12724/23704/3/TURNITIN_76616821_20180031.pdfa1e66c0a91d1b6579d49505d80816516MD53TEXTT018_76616821_T.pdf.txtT018_76616821_T.pdf.txtExtracted texttext/plain82713https://repositorio.ulima.edu.pe/bitstream/20.500.12724/23704/4/T018_76616821_T.pdf.txt41f73289bf8e2c83bbb5b79953759812MD54FA_76616821_20180031.pdf.txtFA_76616821_20180031.pdf.txtExtracted texttext/plain4328https://repositorio.ulima.edu.pe/bitstream/20.500.12724/23704/6/FA_76616821_20180031.pdf.txtfd83f4e7176c9e26becc63dfcb3eb9baMD56TURNITIN_76616821_20180031.pdf.txtTURNITIN_76616821_20180031.pdf.txtExtracted texttext/plain94721https://repositorio.ulima.edu.pe/bitstream/20.500.12724/23704/8/TURNITIN_76616821_20180031.pdf.txt4d1df063aca1687fb0c7b7916c7c0b69MD58THUMBNAILT018_76616821_T.pdf.jpgT018_76616821_T.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg11203https://repositorio.ulima.edu.pe/bitstream/20.500.12724/23704/5/T018_76616821_T.pdf.jpg5505f3a282ebcec4c8cc2108e55f46ceMD55FA_76616821_20180031.pdf.jpgFA_76616821_20180031.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg21386https://repositorio.ulima.edu.pe/bitstream/20.500.12724/23704/7/FA_76616821_20180031.pdf.jpg22f4bdf230fcbd53a95bc3ddbf7d6f19MD57TURNITIN_76616821_20180031.pdf.jpgTURNITIN_76616821_20180031.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg7627https://repositorio.ulima.edu.pe/bitstream/20.500.12724/23704/9/TURNITIN_76616821_20180031.pdf.jpgf49870c03bafec86f8a071090958c17dMD5920.500.12724/23704oai:repositorio.ulima.edu.pe:20.500.12724/237042026-01-05 16:01:06.707Repositorio Universidad de Limarepositorio@ulima.edu.pe |
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