Sistema de monitoreo de seguridad y salud en el trabajo para una empresa constructora empleando redes neuronales MLP para el análisis de imágenes en obras

• Autores: Laos Barrantes, Jorge Augusto, Mauricio Flores, Marcos Jefferson
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2021
• Institución: Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas
• Repositorio: UPC-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorioacademico.upc.edu.pe:10757/657548
• Enlace del recurso: http://hdl.handle.net/10757/657548
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Seguridad y salud en el trabajo; Monitoreo y control; Análisis de imágenes; Security and health at work; Monitoring and control; Image analysis; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.00.00; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04

La seguridad y salud en el trabajo para una empresa de construcción, forma parte importante de los procesos misionales, visto desde la perspectiva humana, así como económica. En tal sentido, con el presente proyecto se propone una solución informática, tomando como punto de partida la información del negocio (mapa de procesos) para con esta realizar el análisis y diseño de un sistema de monitoreo de seguridad y salud en el trabajo empleando inteligencia artificial redes neuronales MLP para el análisis de imágenes en obras. De forma general, la propuesta tiene como objetivo reducir los accidentes y con esto los gastos (7% de ingresos) que se vienen presentando en la ejecución de obras por pagos de multas, penalidades o por incumplimiento de contratos. En la primera etapa se realiza el análisis de la información de la empresa, se emplea el marco de trabajo de Zachman y TOGAF, de esta manera se conoce la situación actual del proceso de gestión y control de obras identificando los problemas o debilidades que se presenten en este, con esta información se procede a realizar en análisis de la propuesta de mejora. La siguiente etapa se basa en diseñar la propuesta de solución partiendo por la identificación de requerimientos del sistema junto al usuario del negocio, teniendo esta información se identifican los drivers funcionales y no funcionales del sistema, finalmente se pasa a realizar el diseño del sistema empleando el modelo C4, plasmando la arquitectura de software a 4 niveles de aproximación.