Uso de visão computacional para detecção e reconhecimento de trabalhadores sem capacete

• Autor(a) principal: Reinert, Ana Cristina Vasconcellos
• Data de Publicação: 2024
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da Udesc
• dARK ID: ark:/33523/0013000007j4p
• Texto Completo: https://repositorio.udesc.br/handle/UDESC/1416
• topic: Visão Computacional; Detecção de Objetos; Reconhecimento Facial

No Brasil, milhares de trabalhadores que necessitam de equipamento de segurança individual acabam sofrendo acidentes de trabalho, muitas vezes graves, pela falta de utilização destes. Além disso, a fiscalização de obras é uma tarefa complexa e não garante que os responsáveis consigam monitorar todos os colaboradores simultaneamente. Este trabalho propõe uma alternativa para auxiliar na tarefa de fiscalização em obra, tendo como objetivo utilizar visão computacional para identificar colaboradores sem capacete e reportar aos responsáveis, por meio de envio de e-mails. Para desenvolver o sistema, foram treinados modelos de detecção de objetos, capazes de diferenciar pessoas com capacete de pessoas sem capacete. Posteriormente, o modelo com melhor desempenho foi utilizado junto do algoritmo de reconhecimento facial, que identifica o colaborador e reporta, através de emails automatizados. Testes foram realizados a partir de gravações com pessoas, como forma de comparar os modelos de detecção de objetos e escolher o melhor modelo. Conforme a análise, o YoloV8 se saiu superior na precisão do modelo sendo, portanto, escolhido para ser utilizado no sistema proposto, juntamente do reconhecimento facial e envio de email.