Control inteligente mediante Deep Learning para el cruce peatonal y vehicular de montacargas en la empresa Papelsa - Barbosa

56 páginas

Autores:
Polanía Cristancho, Andres Felipe
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2023
Institución:
Universidad EIA .
Repositorio:
Repositorio EIA .
Idioma:
spa
OAI Identifier:
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Acceso en línea:
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Palabra clave:
Control inteligente
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Para lograrlo, se llevó a cabo una recolección de datos, entrenamiento de modelos basado en redes neuronales y visión artificial, para finalmente integrarlas en un control inteligente que permitiría el paso o no de las personas y montacargas a través del control de talanqueras de rápida acción, así como alertas tempranas e inmediatas cuando se detectara la coexistencia de los implicados en la zona de estudio. Finalmente se diseña un protocolo de prueba y después de entrenado el modelo predice con exactitud de 99% los 3 escenarios posibles el modelo no puede generalizarse ya que está enfocado en ser eficiente en la prueba, pero resalta la efectividad de la implementación de estos sistemas.ABSTRACT: In this project, the aim was to address the lack of safety at the intersection between pedestrians and vehicles at the Papelsa company. This issue was particularly striking because it impacted both the safety of individuals and the efficiency of forklift operations within the company. The proposed solution, utilizing innovative technologies such as Deep Learning integrated into a control system, serves as an example of how technology could be applied in the industrial sector, focusing on human behavior. To achieve this, data collection was conducted, models were trained based on neural networks and artificial vision, ultimately integrating them into an intelligent control system that would allow or restrict the passage of pedestrians and forklifts through the rapid-action barrier control. This system also provided early and immediate alerts upon detecting the coexistence of those involved in the study area. Eventually, a testing protocol was designed, and after model training, it accurately predicted the three possible scenarios with a 99% accuracy rate. However, the model cannot be generalized as it is tailored to be efficient within the test, yet it highlights the effectiveness of implementing such systems.PregradoIngeniero(a) Mecatrónico(a)application/pdfspaUniversidad EIAIngeniería MecatrónicaEscuela de Ingeniería y Ciencias BásicasEnvigado (Antioquia, Colombia)Derechos Reservados - Universidad EIA, 2023Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Control inteligente mediante Deep Learning para el cruce peatonal y vehicular de montacargas en la empresa Papelsa - BarbosaTrabajo de grado - Pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionTexthttp://purl.org/redcol/resource_type/TPhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85Control inteligenteDeep LearningRedes neuronalesVisión artificial,Aprendizaje automático,Montacargas,Seguridad industrial,PublicationLICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; 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