Desarrollo de un algoritmo de reconocimiento facial y detección de EPPS con Python para la industria de construcción

• Autor: Alcantara Rufino, Katia Fernanda
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2024
• Institución: Universidad Privada del Norte
• Repositorio: UPN-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.upn.edu.pe:11537/37448
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/11537/37448
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Industria de la contrucción; Seguridad en el trabajo; Reconocimiento facial (Informática); Control y prevención de actos inseguros; Python; Software PyCharm; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.11.04

El proyecto está basado en dar una alternativa de solución a accidentes laborales que ocurren en el sector construcción, mediante el diseño de un algoritmo de reconocimiento facial y detección de EPPS con Python para la industria de construcción, para el presente proyecto se consideró control y prevención de actos inseguros en las jornadas laborales, con el afán de contribuir en la conservación de la salud y seguridad de trabajadores en áreas que representen riesgos altos de accidentes laborales, donde el uso de equipos de protección personal es de vital importancia; por lo que el objetivo es diseñar un algoritmo de reconocimiento facial y detección de EPPS con Python, desarrollar un prototipo que pueda identificar y a su vez indicar cuando el personal está usando adecuadamente los EPPS (cascos y lentes), para lo cual será necesario el uso del software PyCharm que ayudarán para el procesamiento de imágenes y así mismo ir realizando distintas pruebas del sistema hasta validar el óptimo funcionamiento. se realizaron pruebas utilizando secuencias de 300, 600 y 900 fotogramas. Alcanzando con esta última cantidad de fotogramas la eficiencia optima con un 95.4 %, Se presentan estas técnicas empleadas para detectar el correcto uso de los epps a través de algoritmos dados en tiempo real las cuales serán captadas a través de una cámara, según el código de programación a desarrollar con los datos obtenidos y los puntos de referencia con relación al aspecto del personal y el uso de sus cascos y lentes según la visión del sistema programado.