Cómo desarrollar un prototipo de aprendizaje profundo para la detección de mascarillas en dos días

Las mascarillas son una herramienta esencial para combatir el avance del COVID-19, y se ha demostrado que son más efectivas cuando todos utilizan una protección facial. Con la reapertura de tiendas y negocios, es fundamental garantizar que todos los habitantes utilicen una mascarilla. No obstante, los recursos adicionales necesarios para controlar los patrones pueden constituir una presión adicional sobre aquellos negocios que ya tienen dificultades para cumplir con otras directivas sanitarias y sobre distanciamiento social. Las soluciones de aprendizaje profundo son capaces de detectar de forma automática a cualquier persona que infrinja las directivas sobre el uso de mascarillas, lo que permite ahorrar tiempo de los empleados y garantizar un ambiente más seguro.

Cómo desplegar el aprendizaje profundo

El aprendizaje profundo es una forma de aprendizaje automático que usas redes neuronales con varias capas “profundas” entre los nodos de entrada y de salida. Al entrenar una red en un gran conjunto de datos, se crea un modelo que se puede usar para realizar predicciones precisas según los datos ingresados. En este caso, se puede entrenar a la red para detectar no solamente mascarillas, sino también si la persona lleva puesta correctamente la mascarilla en el rostro.

Se puede desarrollar y desplegar un sistema de aprendizaje profundo plenamente operativo en una cuestión de días. Mediante la utilización de una cámara Firefly DL de FLIR, los ingenieros de dicha empresa desarrollaron un sistema para detectar a los usuarios que cumplen con las directivas sobre el equipo de protección personal (PPE) de aquellos que no lo hacen y que pueden estar infringiendo dichas normas. El conjunto de datos de detección de mascarillas utiliza 2 bibliotecas de acceso público con casi 1000 imágenes para brindar ejemplos de personas en diferentes ámbitos que llevan puestas mascarillas, otras que no las traen puestas y algunas que las traen puestas de forma incorrecta. Otras cámaras aptas para este fin son la Blackfly S GigE. Para obtener más información sobre los dispositivos de soluciones visuales de FLIR, póngase en contacto con el sector de ventas. 

Una solución adaptable

Cada imagen que se ingresó en el conjunto de datos de mascarillas cuenta con cuadros delimitadores que indican la ubicación de los objetos y etiquetas de clase que indican qué rostros llevan mascarillas, cuáles no, y si la llevan puesta de forma correcta. Los desarrolladores del aprendizaje profundo y los integradores de soluciones pueden expandir con facilidad esta solución para abarcar un uso más complejo y sólido para ser aplicado en el mundo real. Por ejemplo, se puede entrenar a la red neuronal para detectar protectores faciales, batas, guantes y otros PPE en ambientes de alto riesgo y de mucho tránsito, como los hospitales o los aeropuertos.

Obtenga más información sobre: desarrollar una solución de aprendizaje profundo en función de un presupuesto, introducción a la Firefly DL, y soluciones de examen de la temperatura de FLIR.