Universitat Politècnica de Catalunya
Prevention of accidents in construction sites through 3D vision and artificial intelligence
Universitat Politècnica de Catalunya. Departament d'Òptica i Optometria
Universitat Politècnica de Catalunya. GREO - Grup de Recerca en Enginyeria Òptica
2023
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.
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Spanish
Àrees temàtiques de la UPC::Informàtica::Intel·ligència artificial; Àrees temàtiques de la UPC::Edificació::Dret de l'edificació; Àrees temàtiques de la UPC::Enginyeria de la telecomunicació; Industrial accidents; Accidents -- Prevention; Artificial intelligence -- Engineering applications; Lasers; Computer vision; Inteligencia artificial; Percepción; LiDAR; Imagen térmica; Fusión de datos; Prevención de accidentes; Seguridad; Visión por computador; Procesado 3D; Treball -- Accidents; Accidents -- Prevenció; Intel·ligència artificial -- Aplicacions a l'enginyeria; Làsers; Visió per ordinador
Escuela Técnica Superior de Ingeniería de Sevilla ; Universidad de Alcalá
https://www.optoel2023.es/_files/_event/_94299/_editorFiles/file/20230615-LibroActas_OPTOEL2023-Provisional.pdf
info:eu-repo/grantAgreement/AEI/Plan Estatal de Investigación Científica y Técnica y de Innovación 2017-2020/PID2020-119484RB-I00/ES/IMAGEN MULTIMODAL PARA VISION A TRAVES DE MEDIOS DISPERSORES/
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E-prints [73020]
