Resumen del proyecto
Este proyecto aborda el problema de la detección automática del uso de cascos de seguridad en obras de construcción. En el sector de la construcción, una proporción significativa de accidentes laborales se relaciona con el incumplimiento del uso de equipos de protección personal. En este contexto, el desarrollo de herramientas automatizadas de monitoreo puede contribuir a mejorar la seguridad laboral.
El objetivo del trabajo es desarrollar un sistema basado en visión por computadora capaz de identificar si los trabajadores utilizan casco de seguridad en imágenes captadas en entornos de obra. El proyecto se enmarca en la especialización en análisis de datos e inteligencia artificial, aplicando técnicas de deep learning para resolver un problema práctico de seguridad industrial.
La metodologÃa se basa en el entrenamiento de una Red Neuronal Convolucional (CNN) para una tarea de clasificación binaria (con casco / sin casco), utilizando el dataset SHEL5K. Se realizó preprocesamiento de imágenes, recategorización de clases y técnicas de data augmentation para mejorar la robustez del modelo ante distintas condiciones visuales.
Los resultados muestran que es posible detectar de forma automática el uso de casco con un modelo liviano y eficiente, lo que permitirÃa su integración con sistemas de cámaras existentes para monitoreo y alertas en tiempo real en entornos laborales.
Clic aquà para acceder al repositorio