Abstract
O monitoramento eficaz e preciso do uso de Equipamentos de Proteção Individual (EPI) é fundamental para a segurança e conformidade em ambientes industriais, onde ocorrem operações que apresentam um risco constante à vida dos funcionários e aos ativos da companhia. Neste contexto, este trabalho caracteriza-se como uma pesquisa aplicada, experimental e exploratória com objetivo de descrever o desenvolvimento e a validação em ambiente do JULIA, MVP de um sistema SaaS (Software como Serviço) com arquitetura híbrida, projetado para realizar o monitoramento automatizado do uso de EPI, oferecendo uma solução com foco preventivo no que se refere à segurança do trabalho. O estudo de validação do sistema foi conduzido em um ambiente simulado com cerca de 200 amostras de treinamento. A metodologia incluiu o desenvolvimento e a aplicação do teste como o t Student para verificar se houve diferença estatisticamente significativa entre os modelos e validação do algoritmo de visão computacional, utilizando uma base de dados de imagens predefinida e a participação da própria equipe de desenvolvimento e terceiros para aferir a acurácia do sistema no reconhecimento do uso de EPIs. O resultado foi um algoritmo treinado para reconhecer o uso do capacete, colete e óculos de proteção com uma acurácia aproximada a 0.98. Em suma, entende-se que o sistema de monitoramento do uso de equipamentos de proteção individual é capaz de identificar com boa precisão o uso de alguns equipamentos essenciais para operações de risco.