Deep learning vision system to verify the security of technical equipment

RESUMEN: Siendo una rama del aprendizaje automático, el aprendizaje profundo ha conseguido resolver problemas que hasta hace unos años resultaban muy difíciles o incluso imposibles para la visión artificial tradicional, superando así los límites del procesamiento digital de imágenes. Hoy en día, los modelos de aprendizaje profundo orientados a la visión artificial hacen uso de redes neuronales artificiales convolucionales, que permiten el desarrollo de sistemas capaces de clasificar, detectar, localizar y segmentar objetos. Para conseguir abordar estas tareas, es necesario obtener un conjunto de datos suficientemente grande para que los modelos sean capaces de aprender de ellos. Dicho aprendizaje de los datos, es precisamente el cambio de paradigma que ha hecho triunfar al aprendizaje automático. Empleando las ventajas ofrecidas por el aprendizaje profundo, este trabajo refleja el desarrollo de un sistema de visión artificial capaz de detectar equipos de protección individual y que se puede integrar en una solución comercial. Con ese fin, primero se analiza la teoría necesaria sobre aprendizaje automático, visión artificial y así como del aprendizaje profundo, lo que permite escoger la mejor opción posible para atacar el problema planteado. Por último y después del desarrollo de la aplicación, se contemplan los resultados obtenidos tras el despliegue del sistema en un caso de uso real, comprobando su correcto funcionamiento. Con todo ello, se demuestra el alcance del aprendizaje profundo en el campo de la visión artificial.ABSTRACT: Being a branch of machine learning, deep learning has solved problems that until a few years ago were very difficult or even impossible for traditional computer vision, therefore pushing the limits of digital image processing. Nowadays, computer vision oriented deep learning models draw upon convolutional artificial neural networks, which allow the development of object classification, detection, location and segmentation systems. In order to accomplish these tasks, it is necessary to obtain a dataset large enough for the models to be able to learn from the data. This learning of data is precisely the paradigm shift that has made machine learning to succeed. Using the advantages offered by deep learning, this work reflects the development of a computer vision system capable of detecting personal protective equipment and which can be integrated in a commercial solution. To this end, the necessary theory about machine learning and computer vision is first analyzed, as well as deep learning, which allows choosing the best possible option to attack the problem posed. Finally and after development, the results obtained following the deployment in a real use case are contemplated, verifying its correct operation. The scope of deep learning in the field of artificial vision once this works has finished, is clarified.Máster en Ingeniería de Telecomunicació