Detecção de Trabalhadores sem Capacete: Uma Análise Comparativa entre os modelos YOLO e SSD
Resumo
No Brasil, trabalhadores ainda sofrem acidentes graves em canteiros de obras pela não utilização de equipamentos de proteção individual. A fiscalização é complexa e não garante o monitoramento simultâneo de todos os trabalhadores. Um sistema de monitoramento automático poderia auxiliar na fiscalização. Este trabalho analisa o desempenho dos modelos de detecção de objetos You Only Look Once (YOLO) e Single Shot Multibox Detector (SSD) para detectar o uso de capacetes. Ambos foram treinados com um conjunto de dados de pessoas com e sem capacetes. A avaliação utilizou cenas gravadas com voluntários simulando um canteiro de obras. Os resultados mostram acurácia quase 10% superior do YOLO em relação ao SSD, evidenciando seu potencial para uso em um sistema de detecção de trabalhadores sem capacete.Referências
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Liu, W., Anguelov, D., Erhan, D., Szegedy, C., Reed, S., Fu, C.-Y., and Berg, A. C. (2016). SSD: Single shot multibox detector. In European Conference on Computer Vision, pages 21–37. Springer.
Ministério da Previdência Social (2020). Anuário estatístico de acidentes do trabalho (aeps). GOV.BR. Disponível em: [link]. Acesso em: 10 out. 2025.
Redmon, J., Divvala, S., Girshick, R., and Farhadi, A. (2016). You only look once: Unified, real-time object detection. In IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pages 779–788. University of Washington.
Solawetz, J. (2020). Train, validation, test split for machine learning. RoboFlow Blog. Disponível em: [link]. Acesso em: 22 ago. 2025.
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Ultralytics (2023). Ultralytics github repository. Disponível em: [link]. Acesso em: 21 ago. 2025.
Publicado
12/11/2025
Como Citar
REINERT, Ana Cristina Vasconcellos; SANTOS, Fernando.
Detecção de Trabalhadores sem Capacete: Uma Análise Comparativa entre os modelos YOLO e SSD. In: ESCOLA REGIONAL DE APRENDIZADO DE MÁQUINA E INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL DA REGIÃO SUL (ERAMIA-RS), 1. , 2025, Porto Alegre/RS.
Anais [...].
Porto Alegre: Sociedade Brasileira de Computação,
2025
.
p. 288-291.
DOI: https://doi.org/10.5753/eramiars.2025.16655.
