00 CAMPUS ARISTÓTELES CALAZANS SIMÕES (CAMPUS A. C. SIMÕES) CTEC - CENTRO DE TECNOLOGIA TRABALHOS DE CONCLUSÃO DE CURSO (TCC) - GRADUAÇÃO - CTEC Trabalhos de Conclusão de Curso (TCC) - Bacharelado - ENGENHARIA QUÍMICA - CTEC
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Tipo: Trabalho de Conclusão de Curso
Título: Avaliação da aplicação da inteligência artificial na detecção do uso de Equipamentos de Proteção Individual em ambientes de trabalho
Autor(es): Perez, Filipe Brito
Primeiro Orientador: Ribeiro, Lívia Maria de Oliveira
metadata.dc.contributor.referee1: Brandão, Rodolfo Junqueira
metadata.dc.contributor.referee2: Pimentel, Wagner Roberto de Oliveira
Resumo: O Equipamento de Proteção Individual (EPI) providencia uma segurança maior ao serviço de um trabalhador, minimizando os riscos de acontecer acidentes, proteger de doenças relacionadas ao ambiente de trabalho, e até prevenir fatalidades. Porém, diversos trabalhadores não utilizam os EPIs obrigatórios, e, consequentemente, os dados relacionados à esta situação são alarmantes. A Organização Internacional de Trabalho (OIT) relatou que a cada 15 segundos, uma morte é provocada por conta de acidentes ou doenças provenientes do ambiente de trabalho. Além disto, 153 trabalhadores estão envolvidos em acidentes trabalhistas, acidentes que ocorrem pelo exercício do trabalho a serviço da empresa. Ademais, 6300 mortes diárias são registradas decorrentes de acidentes ou doenças ligadas ao trabalho, totalizando uma quantidade por volta de 2,3 milhões de mortes anuais (Silva, 2018). Para combater isto, este trabalho será direcionado à detecção de EPIs utilizando técnicas de Deep Learning com o algoritmo de rede neural convolucional destinada à detecção de objetos em tempo real, como a You only look once (YOLO), em que na sua quarta versão escalada (Scaled-YOLOv4), seu tempo de inferência (tempo de previsão) chega até 12 milissegundos (Wang, 2021). Sendo assim, essa técnica será implantada nos laboratórios químicos situados na Universidade Federal de Alagoas.
Abstract: Personal Protective Equipment (PPE) provides greater safety at the service of a worker, minimizing the risks of accidents, protecting against diseases related to the work environment, and even preventing fatalities. However, several workers do not use the mandatory PPE, and, consequently, the data related to this situation are alarming. The International Labor Organization (ILO) reported that every 15 seconds, a death is caused due to accidents or diseases arising from the work environment. In addition, 153 workers are involved in labor accidents, accidents that occur due to the exercise of work at the company's service. In addition, 6300 daily deaths are recorded due to accidents or illnesses related to work, totaling around 2.3 million annual deaths (Silva, 2018). To combat this, this work will be directed to the detection of PPE using Deep Learning techniques with the convolutional neural network algorithm for the detection of objects in real time, such as You only look once (YOLO), in which in its fourth scaled version (Scaled-YOLOv4), its inference time (prediction time) reaches up to 12 milliseconds (Wang, 2021). Therefore, this technique will be implemented in the chemical laboratories located at the Federal University of Alagoas.
Palavras-chave: Inteligência artificial
Equipamentos de Proteção Individual - Detecção
Segurança do trabalho
Artificial intelligence
Personal Protective Equipment - Detection
Workplace safety
CNPq: CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA QUIMICA
Idioma: por
País: Brasil
Editor: Universidade Federal de Alagoas
Sigla da Instituição: UFAL
metadata.dc.publisher.department: Curso de Engenharia Química- Bacharelado
Citação: PEREZ, Filipe Brito. Avaliação da aplicação da inteligência artificial na detecção do uso de Equipamentos de Proteção Individual em ambientes de trabalho. 2024. 53 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Bacharelado em Engenharia Química) – Centro de Tecnologia, Universidade Federal de Alagoas, Maceió, 2022.
Tipo de Acesso: Acesso Aberto
URI: http://www.repositorio.ufal.br/jspui/handle/123456789/13103
Data do documento: 29-jun-2022
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