Prototype for detection and alert of workers in a danger zone

• Lucas Rodrigues da Silva UDC
• Miguel Diogenes Matrakas UDC https://orcid.org/0000-0002-7047-5437
• Alessandra Bussador UDC https://orcid.org/0000-0002-5900-9398

DOI: https://doi.org/10.5753/latinoware.2024.245529

Abstract

Workplace accidents are a constant concern in industrial environments, negatively impacting the health of workers, companies, and society at large. This work proposes a prototype that utilizes artificial intelligence and computer vision to detect and alert workers in hazardous zones, contributing to accident prevention. The prototype will be developed to detect workers near a Motoman robotic arm in a simulated factory environment. By using the YOLO convolutional neural network integrated with the OpenCV library, the system identifies and locates people in realtime within a defined risk area around the machine. The adopted methodology combines bibliographic research, audiovisual data collection, and scale model simulation.

Keywords: Occupational safety, artificial intelligence, computer vision

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