Detección del uso de casco de seguridad en imágenes de trabajadores mediante el método de la bolsa de palabras visuales (BoVW)

Autores/as

  • Teth Azrael Cortes Aguilar Tecnológico Nacional de México, ITJMMPyH. Departamento de Sistemas Computacionales y Electrónica. Zapopan, Jalisco. México https://orcid.org/0000-0003-3005-0300
  • Adriana Tovar Arriaga Tecnológico Nacional de México, ITJMMPyH. Departamento de Sistemas Computacionales y Electrónica. Zapopan, Jalisco. México

DOI:

https://doi.org/10.30973/progmat/2023.15.3/2

Palabras clave:

Equipo de protección personal, Bolsa de palabras visuales, aprendizaje supervisado, Visión por computadora

Resumen

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.

Biografía del autor/a

Teth Azrael Cortes Aguilar, Tecnológico Nacional de México, ITJMMPyH. Departamento de Sistemas Computacionales y Electrónica. Zapopan, Jalisco. México

El Dr. Teth Azrael Cortes Aguilar es profesor investigador de tiempo completo en la unidad académica Zapopan del Instituto Tecnológico José Mario Molina Pasquel y Henríquez, cuenta con reconocimiento de perfil deseable PRODEP del Tecnológico Nacional de México. En 2003 recibió el título de ingeniero en Comunicaciones y Electrónica por la Universidad de Guadalajara. En 2005 recibió el grado de Maestro en Ciencia en Óptica por el centro de investigación CICESE, Ensenada, Baja California. En 2022 recibió el grado de Doctor en Manufactura Avanzada por CIATEQ, unidad Jalisco.

Adriana Tovar Arriaga, Tecnológico Nacional de México, ITJMMPyH. Departamento de Sistemas Computacionales y Electrónica. Zapopan, Jalisco. México

La profesora Adriana Tovar Arriaga recibió en 1999 el título de Ingeniera en Sistemas Computaciones por el Instituto Tecnológico de Querétaro y en 2016 el grado de Maestría en Sistemas Computacionales por el Instituto Tecnológico Superior de Zapopan. Actualmente se desempeña como docente en el departamento de Ciencias Computacionales en la Universidad ITESO y en la carrera de Ingeniería en Sistemas Computacionales de la unidad académica Zapopan del Instituto Tecnológico José Mario Molina Pasquel y Henríquez. Tiene el reconocimiento de perfil deseable PRODEP por el Tecnológico Nacional de México.

Citas

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Publicado

27-10-2023

Cómo citar

Cortes Aguilar, T. A., & Tovar Arriaga, A. (2023). Detección del uso de casco de seguridad en imágenes de trabajadores mediante el método de la bolsa de palabras visuales (BoVW). Programación matemática Y Software, 15(3), 13–23. https://doi.org/10.30973/progmat/2023.15.3/2

Número

Sección

Artículos