Detección del uso de casco de seguridad en imágenes de trabajadores mediante el método de la bolsa de palabras visuales (BoVW)
El casco de seguridad es un equipo de protección personal (EPP) imprescindible para prevenir accidentes fatales en fábricas y sitios de construcción. El problema es que en muchos lugares no se lleva a cabo una inspección adecuada, particularmente cuando esta tarea queda a cargo de personas. Sin emba...
| Main Authors: | , |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Universidad Autónoma del Estado de Morelos
2023-10-01
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| Series: | Programación Matemática y Software |
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| Online Access: | https://progmat.uaem.mx/progmat/index.php/progmat/article/view/279 |
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| author | Teth Azrael Cortes Aguilar Adriana Tovar Arriaga |
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| description | El casco de seguridad es un equipo de protección personal (EPP) imprescindible para prevenir accidentes fatales en fábricas y sitios de construcción. El problema es que en muchos lugares no se lleva a cabo una inspección adecuada, particularmente cuando esta tarea queda a cargo de personas. Sin embargo, la detección automática de objetos a través de sistemas de visión por computadora con cámaras de bajo costo y algoritmos de inteligencia artificial, como el método de la bolsa de palabras visuales (BoVW) son una opción adecuada para inspeccionar en el puesto de control de acceso que los trabajadores y visitantes ocasionales usen cascos de seguridad antes de ingresar a zonas peligrosas. En este artículo reportamos que la etapa de entrenamiento se realizó con imágenes experimentales divididas en dos clases, obtenidas después de aplicar un filtro de detección de bordes y una reducción previa de su tamaño original. Como resultado, se redujo el tiempo promedio de la etapa de entrenamiento a 11.9 segundos y se logró una métrica de exactitud del 95.8%. La etapa de prueba se realizó con imágenes descargadas de internet, y se logró una exactitud del 88.3% en un tiempo promedio de 0.63 segundos. Esto muestra que el método de la bolsa de palabras visuales tiene un buen rendimiento en velocidad y precisión para la tarea de detección del casco de seguridad.
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| first_indexed | 2024-03-08T19:40:21Z |
| format | Article |
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| institution | Directory Open Access Journal |
| issn | 2007-3283 |
| language | English |
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| publishDate | 2023-10-01 |
| publisher | Universidad Autónoma del Estado de Morelos |
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| series | Programación Matemática y Software |
| spelling | doaj.art-5cf4cc051c0d41fab442399d08137eb32023-12-25T06:40:25ZengUniversidad Autónoma del Estado de MorelosProgramación Matemática y Software2007-32832023-10-0115310.30973/progmat/2023.15.3/2Detección del uso de casco de seguridad en imágenes de trabajadores mediante el método de la bolsa de palabras visuales (BoVW)Teth Azrael Cortes Aguilar0Adriana Tovar Arriaga1Departamento de Sistemas Computacionales y Electrónica, Tecnológico Nacional de México: ITJMMPyH Camino Arenero 1101, Col. El Bajío, CP. 45017. Zapopan, Jalisco, MéxicoDepartamento de Sistemas Computacionales y Electrónica, Tecnológico Nacional de México: ITJMMPyH Camino Arenero 1101, Col. El Bajío, CP. 45017. Zapopan, Jalisco, MéxicoEl casco de seguridad es un equipo de protección personal (EPP) imprescindible para prevenir accidentes fatales en fábricas y sitios de construcción. El problema es que en muchos lugares no se lleva a cabo una inspección adecuada, particularmente cuando esta tarea queda a cargo de personas. Sin embargo, la detección automática de objetos a través de sistemas de visión por computadora con cámaras de bajo costo y algoritmos de inteligencia artificial, como el método de la bolsa de palabras visuales (BoVW) son una opción adecuada para inspeccionar en el puesto de control de acceso que los trabajadores y visitantes ocasionales usen cascos de seguridad antes de ingresar a zonas peligrosas. En este artículo reportamos que la etapa de entrenamiento se realizó con imágenes experimentales divididas en dos clases, obtenidas después de aplicar un filtro de detección de bordes y una reducción previa de su tamaño original. Como resultado, se redujo el tiempo promedio de la etapa de entrenamiento a 11.9 segundos y se logró una métrica de exactitud del 95.8%. La etapa de prueba se realizó con imágenes descargadas de internet, y se logró una exactitud del 88.3% en un tiempo promedio de 0.63 segundos. Esto muestra que el método de la bolsa de palabras visuales tiene un buen rendimiento en velocidad y precisión para la tarea de detección del casco de seguridad. https://progmat.uaem.mx/progmat/index.php/progmat/article/view/279Equipo de protección personalBolsa de palabras visualesaprendizaje supervisadoVisión por computadora |
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