El crecimiento de productos basados en visión artificial está haciendo de esta tecnología una vía de solución a problemas que se presentan en la vida cotidiana de las personas en diferentes ámbitos (seguridad, educación, salud, etc.).
El sector industrial es el que más puede aprovechar las ventajas que proporcionan las soluciones basadas en visión por computador para la captura, análisis y visualización de información de procesos cada vez más complejos. Aun así, hoy en día el uso de este tipo de tecnologías está todavía en una fase temprana de experimentación e implantación en la industria, sobre todo para cierto tipo de aplicaciones o tareas críticas dentro del proceso productivo. Un ejemplo de esto, es el ámbito de la prevención de riesgos laborales en el trabajo.
En los procesos industriales, existen ciertos puestos de trabajo que precisan de la realización de tareas donde la seguridad no está eximida de ciertos riesgos a la hora de ejecutar las labores encomendadas. Uno de ellos es el de operario de maquinaria pesada en los procesos de fabricación y distribución de equipamiento y materiales que tiene lugar en una gran variedad de contextos (ej. construcción, transporte, gestión de almacenes). La utilización de este tipo de maquinaria tiene un gran impacto en los operarios, que deben realizar una serie de tareas precisas, generalmente repetitivas, y que por temas de seguridad resultan críticas, requiriendo toda la atención del operario durante largos periodos de tiempo. La monitorización y detección temprana de fatiga o signos de estrés en estos casos resulta crucial para la prevención de accidentes laborales, y sus consecuentes efectos sobre la productividad y eficiencia.
A pesar de los avances que se han ido consiguiendo los últimos años en el sector industrial, las labores de supervisión del manejo de maquinaria pesada siguen dependiendo de una persona que vigile y asista al operario que está efectuando la carga y desplazamiento de material. La comunicación entre ambos se realiza normalmente a través de micrófonos o intercomunicadores, cuyo uso resulta complicado en escenarios de mucho ruido, provocados en gran parte por la propia maquinaria. Todo esto resulta ineficiente en términos de seguridad, ya que es complicado detectar o reaccionar a tiempo ante un incidente.
El proyecto COMMiT pretende abordar esta problemática mediante el desarrollo de algoritmos de visión artificial con técnicas de machine learning para el análisis facial de los operarios de maquinaria pesada con el objetivo de detectar signos de fatiga y estrés que permitan la prevención o reacción temprana ante accidentes, así como su consecuente reducción de costes y mejora de la productividad.
Esto se conseguirá mediante el diseño e implementación de un sistema con cámaras integradas en las cabinas de la máquina, que capture y analice de manera continua las expresiones faciales del operario, tratando de alertar ante cualquier comportamiento anómalo.
Se utilizarán además técnicas de machine learning para el entrenamiento de los algoritmos, lo que servirá para que se ajusten de manera más adecuada a cada escenario y casuística particular. Además, se guardará un histórico con los datos de cada operario, con el fin de analizar su evolución a lo largo del tiempo identificando indicios de futuros problemas, y retroalimentando el sistema para generar una base de datos de conocimiento que mejore del proceso de monitorización.
