Prevención de accidentes en obra mediante visión 3D e inteligencia artificial

Λεπτομέρειες βιβλιογραφικής εγγραφής
Τίτλος: Prevención de accidentes en obra mediante visión 3D e inteligencia artificial
Συγγραφείς: Mas Giménez, Gerard de, Garcia Gómez, Pablo, Rubio Ponde, Marcela C., Royo Royo, Santiago
Πηγή: UPCommons. Portal del coneixement obert de la UPC
Universitat Politècnica de Catalunya (UPC)
Στοιχεία εκδότη: Escuela Técnica Superior de Ingeniería de Sevilla ; Universidad de Alcalá, 2023.
Έτος έκδοσης: 2023
Θεματικοί όροι: Artificial intelligence -- Engineering applications, Làsers, LiDAR, Lasers, Prevención de accidentes, Visió per ordinador, Intel·ligència artificial -- Aplicacions a l'enginyeria, Àrees temàtiques de la UPC::Informàtica::Intel·ligència artificial, Àrees temàtiques de la UPC::Edificació::Dret de l'edificació, Procesado 3D, Accidents -- Prevenció, Imagen térmica, Industrial accidents, Percepción, Inteligencia artificial, Treball -- Accidents, Computer vision, Accidents -- Prevention, Visión por computador, Àrees temàtiques de la UPC::Enginyeria de la telecomunicació, Seguridad, Fusión de datos
Περιγραφή: La construcción es un sector laboral peligroso para los trabajadores debido a las situaciones de alto riesgo asociadas al trabajo con maquinaria pesada en ambientes hostiles. Para prevenir accidentes, se ha desarrollado un sistema de percepción multimodal que combina un LiDAR, una cámara térmica, y una cámara RGB. A través de la fusión de datos y el uso de YOLO, un algoritmo de Deep Learning para la detección de objetos, el sistema puede detectar situaciones de riesgo en obra a tiempo real. La red neuronal fue entrenada con más de 2.500 imágenes y 40.000 etiquetas producidas por el sistema multimodal. Los resultados de la validación demuestran la efectividad del sistema en la detección de situaciones de riesgo en tiempo real.
Este trabajo ha sido posible gracias al Ministerio de Ciencia e Innovación con relación al proyecto MISTED, con referencia PID2020-119484RB-I00.
Τύπος εγγράφου: Conference object
Περιγραφή αρχείου: application/pdf
Γλώσσα: Spanish; Castilian
Σύνδεσμος πρόσβασης: https://hdl.handle.net/2117/394645
Αριθμός Καταχώρησης: edsair.dedup.wf.002..b724336a03d1d4f1e6d1e1a5b7f4ac56
Βάση Δεδομένων: OpenAIRE
Περιγραφή
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