[pt] Em grandes indústrias, como construção, metalúrgica e petróleo, trabalhadores são continuamente expostos a vários tipos de perigos em seus locais de trabalho. Segundo a Organização Internacional do Trabalho (OIT), anualmente ocorrem cerca de 340 milhões de acidentes de trabalho. Equipamentos de Proteção Individual (EPI) são utilizados para garantir a proteção essencial da saúde e segurança dos trabalhadores. Com isto, há um grande esforço para garantir que esses tipos de equipamentos sejam usados de maneira adequada em ambientes de trabalho. Em tais ambientes, é comum ter câmeras de circuito fechado de televisão (CFTV) para monitorar os trabalhadores, pois essas podem ser usadas para verificar o uso adequado de EPIs. Alguns trabalhos presentes na literatura abordam o problema de verificação automática de EPIs usando imagens de CFTV como entrada; no entanto, muitos destes trabalhos não conseguem lidar com a detecção de uso seguro de múltiplos equipamentos e outros até mesmo pulam a fase de verificação, fazendo apenas a detecção. Neste trabalho, propomos um novo componente de análise de segurança cognitiva para um sistema de monitoramento. Este componente atua para detectar o uso adequado de EPIs em tempo real, usando fluxo de dados de câmeras de CFTV comuns. Construímos este componente do sistema com base nas melhores técnicas de Aprendizado Profundo voltadas para a tarefa de detecção de objetos. A metodologia proposta é robusta com resultados consistentes e promissores em termos da métrica Mean Average Precision (mAP) e pode atuar em tempo real. / [en] In large industries, such as construction, metallurgy, and oil, workers are continually exposed to various hazards in their workplace. Accordingly to the International Labor Organization (ILO), there are 340 million occupational accidents annually. Personal Protective Equipment (PPE) is used to ensure the essential protection of workers health and safety. There is a great effort to ensure that these types of equipment are used properly. In such an environment, it is common to have closed-circuit television (CCTV) cameras to monitor workers, as those can be used to verify the PPE s proper usage. Some works address this problem using CCTV images; however, they frequently can not deal with multiples safe equipment usage detection and others even skip the verification phase, making only the detection. In this paper, we propose a novel cognitive safety analysis component for a monitoring system. This component acts to detect the proper usage of PPE s in real-time using data stream from regular CCTV cameras. We built the system component based on the top of state-of-art deep learning techniques for object detection. The methodology is robust with consistent and promising results for Mean Average Precision (mAP) and can act in real-time.

Submitted by Edisangela Bastos (edisangela@ufpa.br) on 2013-01-30T22:42:27Z No. of bitstreams: 2 license_rdf: 23898 bytes, checksum: e363e809996cf46ada20da1accfcd9c7 (MD5) Dissertacao_LaboratorioExperimentacaoRemota.pdf: 4964666 bytes, checksum: 40c62db645d1f46ebdc4a2f0cce58610 (MD5) / Approved for entry into archive by Ana Rosa Silva(arosa@ufpa.br) on 2013-01-31T13:10:25Z (GMT) No. of bitstreams: 2 license_rdf: 23898 bytes, checksum: e363e809996cf46ada20da1accfcd9c7 (MD5) Dissertacao_LaboratorioExperimentacaoRemota.pdf: 4964666 bytes, checksum: 40c62db645d1f46ebdc4a2f0cce58610 (MD5) / Made available in DSpace on 2013-01-31T13:10:26Z (GMT). No. of bitstreams: 2 license_rdf: 23898 bytes, checksum: e363e809996cf46ada20da1accfcd9c7 (MD5) Dissertacao_LaboratorioExperimentacaoRemota.pdf: 4964666 bytes, checksum: 40c62db645d1f46ebdc4a2f0cce58610 (MD5) Previous issue date: 2009-08 / CAPES - Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior / Este trabalho apresenta o processo de desenvolvimento e implementação do Laboratório de Experimentação Remota em Tempo Real (LabExp), atualmente em funcionamento na Universidade Federal do Pará, com o objetivo de funcionar como uma plataforma auxiliar para ensino e aprendizagem das disciplinas de sistemas de controle. O ensino e aprendizagem foram contemplados através da disponibilização de experimentos, onde os usuários poderão interagir com os mesmos, alterando parâmetros e observando o resultado desta interação. Além dos experimentos disponíveis, acredita-se que em ambientes de educação online é interessante disponibilizar aos alunos ferramentas que proporcionem maior interação entre alunos e professores e com o próprio laboratório remoto, proporcionando uma metodologia de aprendizado mais colaborativo, estimulando o aluno. Desta forma, são disponibilizadas aos alunos três aplicações: uma para envio de seus próprios experimentos; outra para interação com outros alunos, através de um fórum; e outra para o envio de suas opiniões/críticas. Antes do processo de desenvolvimento e implementação do LabExp, foi realizada uma análise sucinta sobre educação online, tendo em vista ser esta a finalidade do laboratório. Esta análise proporcionou maior conhecimento sobre esta metodologia de educação, orientando no restante do desenvolvimento do LabExp. Compreende-se que as tecnologias utilizadas não são determinantes para o desenvolvimento de um laboratório remoto, voltado para a educação online, entretanto experimentos remotos de sistemas de controle possuem uma restrição temporal, ou seja, necessitam obedecer a limites de tempo restritos, funcionando em tempo real. Para conseguir este comportamento foi utilizada a Real-Time Application Interface (RTAI), com o componente RTAI-XML. Além das tecnologias utilizadas, neste trabalho também é apresentado o processo de modelagem do LabExp, de acordo com padrões, princípios e recursos da Unified Modeling Language (UML) aplicada a aplicações web. Este processo de modelagem foi de fundamental importância, pois facilitou e orientou o desenvolvimento do laboratório. / This work proposes the Real Time Remote Experimentation Laboratory’s (LabExp) development and implementation process. This laboratory is actually working in Universidade Federal do Pará aiming to act as an auxiliary tool for teaching and learning of control systems disciplines. Teaching and learning were included through experiments availability, where users may interact with them, changing parameters and observing this interaction results. Besides experiments availability, it is believed that in online learning environments it is interesting to make available for students tools that provide greater interaction between students and teachers and with the remote laboratory, providing a more collaborative approach to learning, encouraging the student. This way, it is available to students three applications: one to submit their own experiments, another for interaction with other students through a forum, and another to send your opinions/criticisms. Before LabExp’s development and implementation process, it was make a brief analysis about online education, because this is the laboratory’s purpose. This analysis provided more knowledge about this method of education, guiding the rest of LabExp’s development. It is understood that the technologies used are not critical for a remote laboratory’s development, directed to online education, however remote experiments of control systems have a temporal restriction, i.e. need to obey restrict time limits, working in real time. To achieve this behavior it was used the Real Time Application Interface (RTAI), with the RTAIXML component. Beyond used technologies, this work also presents LabExp’s modeling process, according to Unified Modeling Language (UML) standard, principles and resources, applied to web applications. This modeling process was of fundamental importance, because it facilitated and guided the laboratory’s development.