Reconhecimento de uso de EPI e controle de acesso por meio de visão computacional utilizando técnicas de aprendizagem de máquina
| dc.contributor.advisor1 | PINHEIRO, Daniel da Conceição | |
| dc.contributor.advisor1Lattes | http://lattes.cnpq.br/2970581734279237 | pt_BR |
| dc.creator | SANTOS, Vigner Vieira dos | |
| dc.creator.Lattes | http://lattes.cnpq.br/3595623126255853 | pt_BR |
| dc.date.accessioned | 2023-05-17T14:45:34Z | |
| dc.date.available | 2023-05-17T14:45:34Z | |
| dc.date.issued | 2023-03-30 | |
| dc.description.abstract | For humans, recognizing personal protective equipment can be a natural ability. As for the virtual environment, it is not such an easy task. Machine language for object recognition involves a lot of calculations and requires a lot of processing power. However, with the evolution of the processing capacity of computers and evolution of algorithms, carrying out this activity is already possible. In this sense, the objective of this work was to build a personal protective equipment (PPE) recognition system through machine learning techniques. In addition to doing an evaluative research with a quantitative approach through four major methodological steps in the research process to select a Machine Learning technique to be applied in the access control system. The developed project, the base structure is linked in the K-Nearest Neighbors techniques and the residual neural networks with ResNet-50 architecture. The techniques were constructed with the purpose of identifying the presence of PPE. Evaluations of techniques through statistical metrics and Machine Learning are presented. Finally, the simulation of access control is carried out for inspection of individual protection equipment. | pt_BR |
| dc.description.resumo | Para o ser humano realizar o reconhecimento dos equipamentos de proteção individual pode ser uma habilidade natural. Já para no meio virtual não é uma tarefa tão fácil. A linguagem de máquina para reconhecimento de objetos envolve muitos cálculos e exige grande capacidade de processamento. No entanto, com a evolução da capacidade de processamento dos computadores e evolução de algoritmos, realizar essa atividade já é possível. Nesse sentido, o objetivo do trabalho foi construir um sistema de reconhecimento de equipamento de proteção individual (EPI) através de técnicas de aprendizagem de máquina. Além de fazer uma pesquisa avaliativa com abordagem quantitativa por meio de quatro grandes etapas metodológicas no processo de pesquisa para selecionar uma técnica de Machine Learning para ser aplicado no sistema de controle de acesso. O projeto desenvolvido, a estrutura base está atrelada nas técnicas K-Vizinhos Mais Próximos e as redes neurais residuais com arquitetura ResNet-50. As técnicas foram construídas com finalidade identificar a presença dos EPIs. É apresentada avaliações das técnicas por meio de métricas estatísticas e de Machine Learning. Por fim, é realizada a simulação do controle de acesso para fiscalizações de equipamento proteção individual. | pt_BR |
| dc.identifier.citation | SANTOS, Vigner Vieira dos. Reconhecimento de uso de EPI e controle de acesso por meio de visão computacional utilizando técnicas de aprendizagem de máquina. Orientador: Daniel da Conceição Pinheiro. 2023. 68 f. Trabalho de Curso (Bacharelado em Engenharia da Computação) – Faculdade de Engenharia da Computação, Campus Universitário de Tucuruí, Universidade Federal do Pará, Tucuruí, 2023. Disponível em: https://bdm.ufpa.br:8443/jspui/handle/prefix/5724. Acesso em:. | pt_BR |
| dc.identifier.uri | https://bdm.ufpa.br/handle/prefix/5724 | |
| dc.rights | Acesso Aberto | pt_BR |
| dc.source.uri | Disponível na Internet via Sagitta | pt_BR |
| dc.subject | Machine learning | pt_BR |
| dc.subject | Visão computacional | pt_BR |
| dc.subject | Equipamentos de proteção individual | pt_BR |
| dc.subject | Python | pt_BR |
| dc.subject | Computer vision | pt_BR |
| dc.subject | Personal protective equipment | pt_BR |
| dc.subject.cnpq | CNPQ::ENGENHARIAS | pt_BR |
| dc.subject.cnpq | CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAO | pt_BR |
| dc.subject.cnpq | CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA DE PRODUCAO::GERENCIA DE PRODUCAO::HIGIENE E SEGURANCA DO TRABALHO | pt_BR |
| dc.title | Reconhecimento de uso de EPI e controle de acesso por meio de visão computacional utilizando técnicas de aprendizagem de máquina | pt_BR |
| dc.type | Trabalho de Curso - Graduação - Monografia | pt_BR |