Desarrollo de un software web para la detección automática de riesgo por posturas ergonómicas en trabajadores de cultivos de arroz.

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Opis bibliograficzny
1. autor: Landacay Yangua, Anthony Saúl (author)
Kolejni autorzy: Negrete Briones, María Gabriela (author)
Format: bachelorThesis
Język:spa
Wydane: 2024
Hasła przedmiotowe:
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spelling Desarrollo de un software web para la detección automática de riesgo por posturas ergonómicas en trabajadores de cultivos de arroz.Landacay Yangua, Anthony SaúlNegrete Briones, María GabrielaTECNOLOGÍAS AGRÍCOLAS Y DE LA AGRICULTURA DESARROLLO DE SOFTWARESOFTWARE WEBDETECCIÓN AUTOMÁTICAPOSTURAS ERGONÓMICASEste documento contiene archivo en PDF.La tesis tiene como objetivo identificar las principales posturas ergonómicas a las que se exponen los trabajadores de cultivo de arroz. Para lograr esto, se propuso analizar y establecer los métodos ergonómicos que evalúen estas posturas incorrectas, con el fin de definir los rangos de riesgo de los trabajadores. Se planteó desarrollar algoritmos que permitieron detectar de forma automática las posturas incorrectas, utilizando tecnologías como HTML, Python, librerías Flask, Mediapipe, OpenCV, Bootstrap y Pandas. Estos algoritmos se utilizaron para desarrollar una interfaz de usuario web intuitiva y fácil para los trabajadores. La app web permite a los usuarios cargar videos de los trabajadores en el campo de cultivo. A través de algoritmos de reconocimiento de imágenes y procesamiento de datos, la herramienta analiza las posturas ergonómicas de los trabajadores y les asigna un nivel de riesgo. Los resultados obtenidos podrán descargarse y exportarse para su posterior análisis y seguimiento.The objective of this thesis is to identify the main ergonomic postures to which rice cultivation workers are exposed. To achieve this, it was proposed to analyze and establish ergonomic methods to evaluate these incorrect postures, in order to define the risk ranges of the workers. It was proposed to develop algorithms that allowed the automatic detection of incorrect postures, using technologies such as HTML, Python, Flask, Mediapipe, OpenCV, Bootstrap and Pandas libraries. These algorithms were used to develop an intuitive, worker-friendly web user interface. The web app allows users to upload videos of workers in the field. Through image recognition algorithms and data processing, the tool analyzes workers' ergonomic postures and assigns them a risk level. The results obtained can be downloaded and exported for further analysis and follow-up.Universidad de Guayaquil. Facultad de Ingeniería Industrial. Carrera de Ingeniería en Sistemas de Información.Varas Chiquito, Michelle Agustina2024-07-04T19:18:36Z2024-07-04T19:18:36Z2024-03-01info:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionapplication/pdfhttps://repositorio.ug.edu.ec/handle/redug/72025spaBINGI0014-ISIinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositorio Universidad de Guayaquilinstname:Universidad de Guayaquilinstacron:UG2024-07-11T03:01:17Zoai:repositorio.ug.edu.ec:redug/72025Institucionalhttp://repositorio.ug.edu.ec/Universidad públicahttps://www.ug.edu.ec/..Ecuador...opendoar:02026-02-28T06:23:34.229656Repositorio Universidad de Guayaquil - Universidad de Guayaquiltrue
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