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Título: Desarrollo de un algoritmo computacional de detección de equipos de protección eléctrica en personas, orientado a sistemas de vigilancia basados en cámaras IP
Otros títulos: Development of a computational algorithm for the detection of electrical protection equipment in people, oriented to surveillance systems based on IP cameras
Asesor(es): Kemper Vásquez, Guillermo Leopoldo
Campo OCDE: http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.00.00; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.05
Fecha de publicación: 4-jun-2021
Institución: Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC)
Resumen: El presente proyecto, propone la implementación de un algoritmo computacional de detección de equipos de protección personal (EPP) orientado a sistemas de vigilancia basados en Cámaras IP. El algoritmo propuesto realizará el monitoreo autónomo de los EPP de cabeza y manos, disminuyendo los riesgos laborales y cuidando la salud de los trabajadores que ejecuten las actividades. El sistema propuesto utiliza algoritmos de visión artificial para procesar las imágenes capturadas por las cámaras de video vigilancia de la empresa. En una primera etapa, se utiliza la red neuronal Open Pose para extraer las imágenes de brazos y cabeza de los trabajadores. Después, las imágenes son procesadas por redes neuronales convolucionales entrenadas para clasificar la existencia de los EPP mencionados. El sistema será aplicado a la realidad de la empresa Distribución Eléctrica S.A, donde se implementará un software que permita a los usuarios finales visualizar las alertas generadas por el algoritmo, así como recibir las alertas mediante su correo electrónico. Los resultados obtenidos por el sistema de clasificación serán evaluados utilizando métricas como la precisión, sensibilidad y especificidad.

This project proposes the implementation of a computational algorithm for the detection of personal protective equipment (PPE) oriented to surveillance systems based on IP cameras. The proposed algorithm carried out the autonomous monitoring of head and hand PPE, reducing occupational risks and taking care of the health of the workers who carry out the activities. The proposed system uses artificial vision algorithms to process the images captured by the company's video surveillance cameras. In a first stage, the Open Pose neural network is used to extract the images of the workers' arms and heads. The images are then processed by convolutional neural networks trained to classify the existence of the mentioned EPPs. The system will be applied to the reality of the company Distribución Eléctrica S.A, where a software will be implemented that allows end users to view the alerts generated by the algorithm, as well as receive the alerts through their email. The results obtained by the classification system will be evaluated using metrics such as precision, sensitivity, and specificity.
Enlace al repositorio: http://hdl.handle.net/10757/657930
Disciplina académico-profesional: Ingeniería de Telecomunicaciones y Redes
Institución que otorga el grado o título: Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas (UPC). Facultad de Ingeniería
Grado o título: Ingeniero de telecomunicaciones y redes
Fecha de registro: 4-nov-2021



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