Computer Vision es una rama de la Inteligencia Artificial (IA) que permite a ordenadores y sistemas comprender e interpretar el mundo visual, de manera similar a cómo lo hacen los humanos. La tecnología Computer Vision puede aplicarse a la PRL (prevención de riesgos laborales) para extraer información útil a partir de imágenes o vídeos, y así, mejorar la seguridad y el bienestar de los empleados en el entorno laboral.

¿Cuáles son los elementos principales del Computer Vision?

Cuando hablamos de un sistema de Computer vision, podemos definirlo a partir de 3 elementos o fases a seguir por el mismo para llevar a cabo todo el proceso:

1. Adquisición de imágenes

Es el primer paso en el proceso de Computer Vision, y se refiere a la captura de imágenes desde una fuente, como una cámara, un sensor 3D, o incluso cámaras especializadas (como cámaras térmicas o de infrarrojos). Las imágenes pueden ser estáticas (una foto) o dinámicas (un vídeo o secuencia de imágenes).

Las cámaras actúan como los «ojos» del sistema, capturando la información visual que será procesada. Los sensores pueden captar más que solo la luz visible, ofreciendo datos adicionales sobre profundidad, temperatura o movimiento.

2. Procesamiento de imágenes

Una vez que se adquiere la imagen, esta se somete a una serie de procesos preliminares para mejorar su calidad y hacer que la información sea más manejable para el sistema.

Algunos de los métodos más comunes de procesamiento de imágenes incluyen:

• Filtrado: Eliminación de ruido o distorsiones que puedan haber sido capturadas en la imagen.
• Mejora: Ajuste del brillo, el contraste y otros atributos para resaltar las características clave de la imagen.
• Transformaciones geométricas: Como rotaciones, escalado, o recortes de la imagen para alinearla o ajustarla a las necesidades del análisis.
• Segmentación: Dividir la imagen en partes más pequeñas o regiones que representen objetos o características de interés (como separar el fondo de los objetos en una foto).

El objetivo del procesamiento es preparar la imagen para el siguiente paso, el análisis.

3. Análisis y comprensión

Una vez procesada, la imagen se pasa a la etapa más avanzada, que implica extraer información significativa. Aquí entran en juego técnicas avanzadas de inteligencia artificial (IA), especialmente los algoritmos de machine learning y deep learning, para entender lo que contiene la imagen.

Algunos de los procesos clave en esta fase son:

• Detección de objetos: Identificación y localización de objetos en la imagen. Por ejemplo, en un sistema de seguridad, podría detectar personas, autos u otros elementos.
• Reconocimiento de patrones: Identificación de características específicas dentro de la imagen, como la detección de caras en aplicaciones de reconocimiento facial.
• Clasificación de imágenes: Asignar etiquetas a una imagen basada en su contenido. Un algoritmo entrenado puede ver una imagen de un gato y clasificarla como tal.
• Seguimiento de objetos: En secuencias de video, la visión por computadora puede seguir el movimiento de objetos de interés, como un coche en movimiento en una carretera.

Estos sistemas de análisis utilizan redes neuronales profundas (conocidas como deep learning), que son particularmente efectivas para tareas de reconocimiento de imágenes. Además, no se limitan sólo a la identificación de objetos, sino que pueden aplicarse a tareas complejas como reconstrucción 3D, reconocimiento de gestos, o visión robótica.

Aplicaciones del Computer Vision en la PRL

Desde corregir conductas hasta prevenir accidentes, el Computer Vision se aplica de manera significativa en la PRL para mejorar la seguridad en el lugar de trabajo. A continuación, vamos a ver algunos ejemplos de cómo se utiliza esta tecnología en el ámbito laboral:

➤ Monitoreo de comportamiento en tiempo real

Los sistemas de Computer Vision pueden detectar comportamientos peligrosos en tiempo real, como el uso inadecuado de maquinaria o la falta de equipo de protección personal (EPP). Cámaras instaladas en las instalaciones capturan y analizan imágenes en vivo, permitiendo la identificación automática de conductas riesgosas y la activación de alertas instantáneas para corregirlas. Por ejemplo, pueden verificar si los trabajadores están usando cascos, chalecos de seguridad, o arneses en zonas elevadas.

➤ Reconocimiento de entornos peligrosos

Mediante el análisis de imágenes o videos, esta tecnología puede detectar condiciones inseguras en el entorno laboral, como derrames, obstáculos, o condiciones de iluminación inadecuadas que podrían provocar accidentes. Sistemas avanzados de IA pueden predecir patrones que indiquen la necesidad de una intervención antes de que ocurra un accidente.

➤ Monitoreo de zonas de acceso restringido

Los algoritmos también se utilizan para controlar el acceso a zonas peligrosas o restringidas en una planta o construcción. Cámaras inteligentes pueden identificar si una persona no autorizada ingresa a una zona de riesgo, lo que permite tomar medidas preventivas inmediatas.

➤ Detección de fatiga y estrés en trabajadores

A través del reconocimiento facial y la medición de microexpresiones, el Vision Computer puede evaluar el nivel de fatiga o estrés de los trabajadores, condiciones que incrementan la probabilidad de accidentes. Los sistemas de monitoreo pueden analizar cambios en la postura, el ritmo de trabajo o signos físicos de agotamiento.

➤ Automatización de inspecciones de seguridad

En lugar de depender solo de inspecciones manuales, los sistemas pueden automatizar el proceso de inspección de equipos y condiciones de seguridad. Por ejemplo, pueden verificar el estado de las herramientas o maquinaria, asegurando que funcionen de manera segura y eficiente, o monitorear el cumplimiento de las normas de seguridad establecidas en un entorno laboral.

➤ Análisis predictivo y prevención proactiva

Mediante el análisis de datos históricos y actuales capturados por cámaras y sensores, puede generar modelos predictivos que identifiquen áreas de alto riesgo y sugieran medidas preventivas antes de que ocurra un accidente. Esto incluye la detección de comportamientos que a largo plazo pueden desencadenar accidentes.

En resumen, el Vision Computer está revolucionando la PRL al proporcionar herramientas para monitorear, analizar, y reaccionar ante situaciones peligrosas en tiempo real. Esto consigue minimizar los accidentes y mejorar la seguridad y el bienestar de los empleados.