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dc.rights.licenseAttribution 4.0 International (CC BY 4.0) * Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia (CC BY-NC-ND 2.5 CO)
dc.contributor.authorHernández Ruiz, Iván-
dc.coverage.spatialCartagena de Indias D. T. y C. (Bolívar)
dc.date.accessioned2023-10-12T19:42:21Z-
dc.date.available2023-10-12T19:42:21Z-
dc.date.issued2023-
dc.identifier.urihttp://repositorio.unisinucartagena.edu.co:8080/xmlui/handle/123456789/1107-
dc.descriptionConstruir y entrenar un modelo de Red Neuronal Convolucional (CNN) para la detección de elementos de protección personal.es
dc.description.abstractLa pandemia de COVID-19 ha generado una mayor comprensión acerca de la importancia de que los trabajadores lleven y utilicen adecuadamente equipos de protección personal. Esto busca no solo reducir los riesgos de contagio, sino también salvaguardarlos de posibles accidentes laborales a los que se enfrentan en sus lugares de trabajo. Asimismo, se aceleró la confianza en el uso y adopción de las tecnologías 4.0 para solucionar problemas reales; es nuestro caso de interés su aplicación a los entornos de Seguridad y Salud en el trabajo (SST), que se ha constituido como una normativa global que garantiza el bien de los empleados en todas sus dimensiones. Este proyecto de culminación de pregrado persigue desplegar modelos soportados en Redes Neuronales Convolucionales que permitan detectar a trabajadores que no portan consigo elementos de protección personal como mascarillas faciales y cascos industriales. Para la construcción de la solución, inicialmente se construyó un dataset propio de 2.000 imágenes etiquetadas con y sin elementos de protección personal como mascarillas faciales y cascos industriales, posteriormente se construyó el modelo de detección soportado en algoritmo (Yolo) You Only Look Once, el cual es muy utilizado para esta tarea según revisión de la literatura realizada. El experimento se realizó con las versiones Yolov5 y Yolov6, para el entrenamiento utilizó el 80 de las imágenes, el 15% para prueba y un 5% validación del modelo. Se seleccionaron las métricas de Precisión, exhaustividad, la precisión promedio de cada clase es equivalente al AP, con este valor se calcula la media de la precisión promedio (mAP) en ambas versiones de los algoritmos utilizados. Finalmente, se identificó que YOLOv7 logró una mayor tasa de éxito de mAP@.5 del 0,8. Se obtuvo un modelo que puede ser desplegado como una aplicación que puede generar en un futuro alertas e informes estadísticos integrado al sistema de gestión de salud y seguridad en el trabajo. Palabras Claves: Redes Neuronal Convolucional, You Only Look Once (Yolo), Sistema de Salud ySeguridad en el Trabajo, Elementos de Protección Personal.es
dc.formatAplicattion/PDF
dc.format.extent60 Páginas
dc.language.isoeses
dc.publisherUniversidad del Sinú, seccional Cartagenaes
dc.rightsEl autor, manifiesta que la obra objeto de la presenta autorización es original y la realizo sin violar o usurpar derechos de autor de terceros, por lo tanto, la obra es de exclusiva autoría y tiene la titularidad sobre la misma. PARAGRAFO: En caso de presentarse cualquier reclamación o acción por parte de un tercero en cuanto a los derechos de autor sobre la obra en cuestión, el autor, asumirá toda la responsabilidad, y saldrá en defensa de los derechos aquí autorizados; para todos los efectos la universidad del Sinu, seccional Cartagena actúa como un tercero de buena fe. El autor, autoriza a la Universidad del Sinu, seccional Cartagena, para que los términos establecidos en la Ley 1581 de 2012 en el artículo 30 de la Ley 23 de 1982 y el artículo 11 de la Decisión Andina 351 de 1993 y toda normal sobre la materia, utilice y use la obra objeto de la presente autorización. EL autor declara y autoriza lo dispuesto en el Articulo 10 del Decreto 1377 de 2013 a proceder con el tratamiento de los datos personales para fines académicos, históricos, estadísticos y administrativos de la Universidad del Sinu, seccional Cartagena. De conformidad con lo establecido, aclaramos que “Los derechos morales sobre el trabajo son propiedad de los autores”, los cuales son irrenunciables, imprescriptibles, inembargables e inalienables.
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
dc.subjectRedes Neuronal Convolucionales
dc.subjectYou Only Look Once (Yolo)es
dc.subjectSistema de Salud ySeguridad en el Trabajoes
dc.subjectElementos de Protección Personales
dc.titleIntegración de una red neuronal convolucional para la detección de elementos de protección personal en los lugares de trabajoes
dc.typeThesises
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