Conjunto de datos sobre el equipo de protección individual

Área de la Ciencia:

• Visión por computadora
• Seguridad y salud en el trabajo
• Aprendizaje automático

Sus antecedentes:

• El equipo de protección personal (EPI) es esencial para la seguridad de los trabajadores en entornos peligrosos como la construcción y la fabricación.
• Las medidas de seguridad existentes requieren herramientas eficaces para supervisar y hacer cumplir el cumplimiento de los EPI.
• La detección automatizada de EPI es crucial para las intervenciones de seguridad en tiempo real.

Objetivo del estudio:

• Desarrollar e introducir un conjunto de datos exhaustivo para la detección de objetivos de los equipos de protección individual (EPI).
• Proporcionar un recurso valioso para la formación y evaluación de modelos de detección de objetos para EPI.
• Mejorar la seguridad de los trabajadores en entornos industriales y de construcción.

Principales métodos:

• Un conjunto de datos de 2286 imágenes fue seleccionado de diversas plataformas públicas y escenarios del mundo real.
• Las imágenes fueron anotadas siguiendo las especificaciones oficiales de YOLO (You Only Look Once).
• El conjunto de datos está diseñado para ser compatible con marcos populares de detección de objetos como YOLOv8 y YOLOv11.

Principales resultados:

• Se ha creado con éxito un conjunto de datos especializados para la detección de objetivos de EPI.
• El conjunto de datos ofrece una amplia representación debido a sus variadas fuentes de imágenes.
• La anotación en formato YOLO garantiza una integración perfecta con los modelos de detección de objetos de última generación.

Conclusiones:

• El conjunto de datos de EPI desarrollado es una contribución significativa a la mejora de la seguridad en el trabajo.
• Facilita el avance de los sistemas automatizados para controlar el cumplimiento de los EPI.
• Se espera que este recurso conduzca a una mejora de las normas de seguridad industrial y a una reducción de los accidentes laborales.