Detección del uso de casco de seguridad en imágenes de trabajadores mediante el método de la bolsa de palabras visuales (BoVW)

El casco de seguridad es un equipo de protección personal (EPP) imprescindible para prevenir accidentes fatales en fábricas y sitios de construcción. El problema es que en muchos lugares no se lleva a cabo una inspección adecuada, particularmente cuando esta tarea queda a cargo de personas. Sin embargo, la detección automática de objetos a través de sistemas de visión por computadora con cámaras de bajo costo y algoritmos de inteligencia artificial, como el método de la bolsa de palabras visuales (BoVW) son una opción adecuada para inspeccionar en el puesto de control de acceso que los trabajadores y visitantes ocasionales usen cascos de seguridad antes de ingresar a zonas peligrosas. En este artículo reportamos que la etapa de entrenamiento se realizó con imágenes experimentales divididas en dos clases, obtenidas después de aplicar un filtro de detección de bordes y una reducción previa de su tamaño original. Como resultado, se redujo el tiempo promedio de la etapa de entrenamiento a 11.9 segundos y se logró una métrica de exactitud del 95.8%. La etapa de prueba se realizó con imágenes descargadas de internet, y se logró una exactitud del 88.3% en un tiempo promedio de 0.63 segundos. Esto muestra que el método de la bolsa de palabras visuales tiene un buen rendimiento en velocidad y precisión para la tarea de detección del casco de seguridad

Consideraciones para el aprendizaje autónomo en el entorno asíncrono: caso de implementación gradual de aula invertida en ingeniería

[ES] El presente artículo aborda la implementación gradual en educación superior del modelo de aula invertida para el caso de estudiantes de primer semestre de ingeniería. La transición de clase tradicional hacia aula invertida inició en el entorno síncrono, dentro del aula, con la integración del aprendizaje activo basado en problemas, reportando resultados favorables. Sin embargo, los resultados muestran una disminución en el rendimiento relacionado con un mayor uso de TIC en el entorno asíncrono. En consecuencia, para lograr el aprendizaje autónomo, se propone considerar en la etapa de diseño del aula invertida, el estilo de aprendizaje, la disponibilidad de recursos tecnológicos y las competencias digitales de los estudiantesCortes Aguilar, TA.; Estelles Miguel, S. (2019). Consideraciones para el aprendizaje autónomo en el entorno asíncrono: caso de implementación gradual de aula invertida en ingeniería. En INNODOCT/18. International Conference on Innovation, Documentation and Education. Editorial Universitat Politècnica de València. 367-377. https://doi.org/10.4995/INN2018.2018.8778OCS36737

Link Quality Estimation for Wireless ANDON Towers Based on Deep Learning Models

Data reliability is of paramount importance for decision-making processes in the industry, and for this, having quality links for wireless sensor networks plays a vital role. Process and machine monitoring can be carried out through ANDON towers with wireless transmission and machine learning algorithms that predict link quality (LQE) to save time, hence reducing expenses by early failure detection and problem prevention. Indeed, alarm signals used in conjunction with LQE classification models represent a novel paradigm for ANDON towers, allowing low-cost remote sensing within industrial environments. In this research, we propose a deep learning model, suitable for implementation in small workshops with limited computational resources. As part of our work, we collected a novel dataset from a realistic experimental scenario with actual industrial machinery, similar to that commonly found in industrial applications. Then, we carried out extensive data analyses using a variety of machine learning models, each with a methodical search process to adjust hyper-parameters, achieving results from common features such as payload, distance, power, and bit error rate not previously reported in the state of the art. We achieved an accuracy of 99.3% on the test dataset with very little use of computational resources