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Sistema de Monitoreo para Seguridad de Trabajadores en la Minería con Aprendizaje Automático

Objetivo

La seguridad de los trabajadores en las empresas mineras es de especial importancia debido a los múltiples peligros, que pueden derivar en pérdidas humanas, incapacidad parcial o inactividad temporal. Una de las medidas de resguardo para mejorar la seguridad de los trabajadores y disminuir significativamente los costos asociados a accidentes es la utilización de monitoreo inteligente de faenas utilizando cámaras de video y software de análisis de imágenes.
El objetivo de este proyecto es desarrollar un sistema de monitoreo de la operación en plantas de procesos de la industria minera, para reducir los riesgos de accidentes laborales, mediante la generación de alarmas preventivas, basado en procesamiento de imágenes de video y modelos de aprendizaje continuo.

 

 

Metodología

El sistema propuesto permite monitorear zonas específicas de una planta minera utilizando cámaras de video y un software de análisis de imágenes. Este software es capaz de reconocer objetos (maquinaria, equipos) y personas y detectar su presencia en zonas específicas de la planta. El software generará alarmas cuando la maquinaria o las personas entren en zonas prohibidas o interactúen de manera no deseada. Más específicamente, en este proyecto se propone automatizar la creación de la base de datos de imágenes para entrenar y probar el sistema, automatizar la selección de parámetros del reconocedor de objetos, desarrollar una interfaz para marcado de zonas prohibidas, exclusión de conductas y programación de alarmas, calibración semi-automática de los parámetros geométricos de la escena para estimar tamaños de objetos, integración de información proveniente de múltiples cámaras y el desarrollo de una interfaz para la entrega de información y alarmas.

 

Resultados

Se ha desarrollado un clasificador multiclase capaz de detectar personas y vehículos en tiempo real con alta precisión. También se han desarrollado herramientas para el marcado semi-automático de videos para extraer los ejemplos que permitan el aprendizaje del clasificador multiclase. También se desarrolló un método que permite seleccionar los ejemplos de entrenamiento, reduciendo el tiempo de entrenamiento manteniendo las tasas de clasificación. El sistema propuesto tiene una amplia potencialidad para ser introducido en faenas mineras de la minería del cobre u otras, en el ámbito nacional o del extranjero, directamente en túneles mineros y en su adaptación futura a otros tipos de industrias productivas, magnificando de esta forma el potencial y mercado inicial detectados.

Financiamiento
InnovaChile de CORFO
AMTC
FONDECYT

Socios
NEC Chile
Micomo

Contacto
Dr. Claudio Pérez
claudio.perez@amtc.cl

 



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