Detecção de EPIs através de uma CNN

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Flôres, Douglas Souza
Data de Publicação: 2023
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFRGS
Texto Completo: http://hdl.handle.net/10183/272129
Resumo: Este trabalho visa realizar a verificação automática do uso de EPIs (Equipamento de Proteção Individual) por parte de trabalhadores de áreas de risco que precisam realizar uma APR (Análise Preliminar de Risco) antes de iniciar a execução do trabalho. Portanto, precisamos detectar quais EPIs uma pessoa está usando, com foco na ausência de uso, através de uma foto. Neste trabalho, o objetivo é aplicar uma CNN (Convolutional Neural Network) ao problema supracitado, avaliando o desempenho e o tempo de execução de cada detecção. Em especial, buscar-se-á obter a resposta em um dispositivo móvel, mesmo que seja necessária a execução na nuvem.
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spelling Flôres, Douglas SouzaCarro, Luigi2024-02-22T05:01:26Z2023http://hdl.handle.net/10183/272129001188438Este trabalho visa realizar a verificação automática do uso de EPIs (Equipamento de Proteção Individual) por parte de trabalhadores de áreas de risco que precisam realizar uma APR (Análise Preliminar de Risco) antes de iniciar a execução do trabalho. Portanto, precisamos detectar quais EPIs uma pessoa está usando, com foco na ausência de uso, através de uma foto. Neste trabalho, o objetivo é aplicar uma CNN (Convolutional Neural Network) ao problema supracitado, avaliando o desempenho e o tempo de execução de cada detecção. Em especial, buscar-se-á obter a resposta em um dispositivo móvel, mesmo que seja necessária a execução na nuvem.This work aims to perform an automated verification to check the use of PPEs (“Personal Protective Equipment”) by workers in hazardous areas who need to perform an APR (“Preliminary Risk Analysis”, free translation) before starting to work. Therefore, we need to detect which PPEs a person is using, focusing on the absence of EPIs, through a photo. In this work, the goal is to employ a CNN (Convolutional Neural Network) to solve the problem previously described, evaluating the performance and the runtime of each detection. Specifically, will be sought to get the answer in a mobile device, even if cloud computing is required.application/pdfporEquipamento de proteção individualComputação em nuvemInternet das coisasRedes neurais : ComputaçãoDetecção de EPIs através de uma CNNPPE Detection Using a CNN info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisUniversidade Federal do Rio Grande do SulInstituto de InformáticaPorto Alegre, BR-RS2023Ciência da Computação: Ênfase em Engenharia da Computação: Bachareladograduaçãoinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFRGSinstname:Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)instacron:UFRGSTEXT001188438.pdf.txt001188438.pdf.txtExtracted Texttext/plain70210http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/272129/2/001188438.pdf.txtf322678d926db0790aafee2e3e8db7c4MD52ORIGINAL001188438.pdfTexto completoapplication/pdf5169586http://www.lume.ufrgs.br/bitstream/10183/272129/1/001188438.pdf39fe7bc498f292b81b47ed39e3fabe56MD5110183/2721292024-02-23 05:03:38.719127oai:www.lume.ufrgs.br:10183/272129Repositório de PublicaçõesPUBhttps://lume.ufrgs.br/oai/requestopendoar:2024-02-23T08:03:38Repositório Institucional da UFRGS - Universidade Federal do Rio Grande do Sul (UFRGS)false
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