Sistema de detección de equipos de protección personal EPP mediante visión artificial y redes neuronales para entornos industriales

Abstract

El propósito de este proyecto es desarrollar e implementar un sistema de detección autónoma de Equipos de Protección Personal (EPP) basado en visión artificial y redes neuronales profundas. La solución propuesta utiliza el algoritmo Yolov8 para la detección de objetos en tiempo real, utilizando una cámara IP configurada con dirección fija y transmisión mediante el protocolo de comunicación RTSP, el procesamiento del video se realizó mediante Python-OpenCV, utilizando el modelo convolucional preentrenado YOLOv8 para la identificación de elementos de protección personal como casco, chaleco y guantes. El sistema permite generar alertas y visualizar eventos relevantes. Facilitando la supervisión automatizada del cumplimiento de la norma técnica de seguridad en el trabajo. Las pruebas realizadas han demostrado que el sistema permite una detección eficiente de objetos (EPP) en tiempo real, como por ejemplo el casco, el chaleco y los guantes. También se corroboró que el sistema genera una correcta exportación de datos hacia Node-RED y dashboard para la activación de alertas físicas y notificaciones al móvil. Esta aplicación facilita la viabilidad de integrar redes neuronales profundas con dispositivos de videovigilancia, ofreciendo una solución flexible, escalable y aplicable a sistemas de seguridad inteligente.