| Revista: | Programación matemática y software |
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| Número de sistema: | 000573315 |
| ISSN: | 2007-3283 |
| Autores: | Cortes Aguilar, Teth Azrael1 Tovar Arriaga, Adriana1 |
| Instituciones: | 1Tecnológico Nacional de México, ITJMMPyH. Departamento de Sistemas Computacionales y Electrónica. Zapopan, Jalisco. México, |
| Año: | 2023 |
| Volumen: | 15 |
| Número: | 3 |
| Paginación: | 13-23 |
| País: | México |
| Idioma: | Español |
| Resumen en inglés | The safety helmet is an essential personal protective equipment to prevent fatal accidents in factories and building sites. The problem is that many places do not perform proper inspections, particularly when this task is done by people. However, automatic detection of objects through computer vision systems with low cost cameras and artificial intelligence algorithms such as the Bag of Visual Word (BoVW) method are a suitable option to inspect at the access control point that workers and occasional visitors wear safety helmets before entering hazardous areas. In this paper we report that the training stage was performed with experimental images arranged into two classes, obtained after applying an edge detection filter and a previous reduction of their original size. As a result, the average training time was reduced to 11.9 seconds and a 95.8% accuracy was achieved. The test stage was carried out with images downloaded from the internet, the average testing time was reduced to 0.63 seconds and an 88.3% accuracy was achieved. It shows that the bag of visual words method has a good performance on the speed and accuracy of the safety helmet detection task. |
| Resumen en español | 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. |
| Palabras clave: | Equipo de protección personal, Bolsa de palabras visuales, aprendizaje supervisado, Visión por computadora |
| Keyword: | Personal protective equipment, Bag of visual words, Supervised learning, Computer vision |
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