SAFETYPAV4.0 : Sistema de seguridad avanzado para maquinaria móvil con deep learning y detección de personas e intenciones en entornos de construcción

Descripción de la actividad de la organización

Investigación y desarrollo tecnológico

Sector

Investigación aplicada

Nº de personas empleadas

287

Localización

Antecedentes

Los entornos de construcción presentan un alto riesgo de accidentes debido a la constante interacción entre maquinaria pesada en movimiento, personas y objetos, agravado por factores como las condiciones ambientales adversas y las características específicas de cada obra. Tradicionalmente, esta problemática se abordaba mediante soluciones convencionales, cuya eficacia era limitada en entornos tan dinámicos y cambiantes. Por ello, resultaba necesario desarrollar una tecnología más avanzada y confiable que mejorara la seguridad y redujera el riesgo de accidentes.

Reto

Ante la escasez de datasets públicos centrados en personas en entornos de construcción, esenciales para entrenar modelos de IA robustos, el reto consistió en crear un dataset específico que incluyera distintas situaciones de riesgo para entrenar un modelo avanzado que mediante el uso de IA fuera capaz de detectar personas, predecir intenciones de movimiento y detectar objetos en tiempo real, con la capacidad de generar alertas personalizadas de forma automática e incluso detener la maquinaria en situaciones críticas, garantizando así la seguridad de los trabajadores en la obra.

Razones para ser considerado un Caso Práctico de Innovación

Porque supone implantar un sistema de seguridad inteligente para maquinaria móvil pesada de forma pionera en la construcción. El sistema, mediante el uso de tecnologías como IA y visión , es capaz de detectar personas, intenciones de movimiento y objetos en tiempo real, mejorando así la seguridad y eficiencia operativa en entornos de construcción. Además, incorpora un sistema de alertas personalizada que avisa del peligro y al trabajador afectado mediante una alerta vibratoria en la pulsera, siendo capaz incluso de detener automáticamente la maquinaria en situaciones críticas.

PAVASAL se especializa en el desarrollo y gestión de proyectos en entornos de construcción, donde la convivencia de maquinaria pesada en movimiento, trabajadores y diversos objetos genera condiciones altamente complejas de gestionar, con un elevado riesgo de accidentes laborales.

En este contexto, PAVASAL, consciente de las limitaciones de los sistemas tradicionales empleados para detectar personas y objetos en obras, decide desarrollar junto con Tekniker un nuevo sistema de seguridad avanzado.

El sistema se basa en modelos avanzados de IA, que permiten detectar con precisión personas y objetos en tiempo real, interpretar sus movimientos y predecir situaciones de riesgo. Además, el sistema genera alertas automáticas cuando se identifican peligros y cuenta con la capacidad de detener la maquinaria en situaciones críticas, asegurando una respuesta rápida y efectiva ante posibles accidentes.

El sistema funciona de la siguiente manera: las cámaras RGB-D instaladas en la maquinaria móvil capturan imágenes y nubes de puntos que son procesadas mediante redes neuronales convolucionales (CNN), permitiendo la detección y seguimiento preciso de personas y objetos en tiempo real. Simultáneamente, se utilizan distintas técnicas para predecir movimientos, intenciones y posibles situaciones de riesgo. Cuando se identifica una situación peligrosa, el sistema genera automáticamente una alerta personalizada, que advierte directamente a la persona afectada del riesgo. Cabe destacar que todas las personas presentes en el entorno están identificadas mediante un chaleco con un código de identificación, legible por las cámaras mediante algoritmos de reconocimiento óptico de caracteres (OCR), y portan una pulsera Bluetooth, a través de la cual reciben las alertas personalizadas.

El sistema de alertas está dividido en tres niveles. En el primero, que corresponde a una situación de riesgo potencial, la baliza lumínica en la cabina de la máquina se ilumina en amarillo, indicando una advertencia temprana. En el segundo, que refleja una situación de peligro real, la baliza cambia a color rojo. Finalmente, en el tercer nivel, cuando el riesgo se convierte en una situación crítica, la baliza permanece en rojo y se activa un pitido. De forma paralela, el sistema envía automáticamente una alerta a la pulsera Bluetooth de la persona afectada, que vibrará hasta que el operario reaccione. Si el operario no responde y el peligro persiste, el sistema tiene la capacidad de ejecutar una parada de emergencia, deteniendo la máquina de forma automática para evitar un accidente.

En cuanto a los recursos humanos, el proyecto cuenta con un equipo mixto compuesto por personal de PAVASAL y Tekniker, que incluye ingenieros de software, expertos en deep learning, técnicos en hardware y seguridad, así como investigadores especializados en innovación tecnológica. En lo que respecta a la financiación, el proyecto ha recibido apoyo del programa «Proyectos de Investigación y Desarrollo de Inteligencia Artificial y otras tecnologías digitales y su integración en las cadenas de valor» de la entidad pública Red.es.

Finalmente, destacar que en abril de 2024 se solicitó una patente española para proteger la tecnología desarrollada, estando dicha solicitud en proceso de resolución a fecha de septiembre del mismo.

1. Durante 2021, se definieron las distintas situaciones de riesgo que ocurren de manera real en las obras de asfaltado, identificando aquellos escenarios que presentan mayores peligros.
2. Una vez realizada la definición teórica, durante 2022 se generaron distintos datasets tanto en entornos controlados como en obras reales, recopilando datos en diversas condiciones de trabajo y ambientales. Se probaron diferentes modelos y aproximaciones basadas en IA específicamente para la detección de personas y su seguimiento en tiempo real.
3. A principios de 2023, se definió todo el hardware necesario para la solución, incluyendo las cámaras RGB-D, el PC con su GPU dedicada para el procesamiento de datos en tiempo real, y los sistemas para acceder a los distintos valores de la maquinaria (como posición, trayectoria y velocidad). Además, se diseñó la arquitectura de software que permite la comunicación entre los diferentes componentes del sistema, garantizando un flujo de información eficiente y en tiempo real para el control y monitorización de la maquinaria.
4. Durante 2023 y principios de 2024, se desarrollaron los distintos módulos del sistema, incluyendo la detección de personas y la predicción de sus intenciones de movimiento, la detección de objetos estáticos, la detección de vehículos en movimiento y sus trayectorias, así como la gestión de alertas y la adquisición de datos en tiempo real. Posteriormente, todos estos módulos fueron integrados en un único módulo de lógica superior.
5. En el tramo central de 2024, se llevaron a cabo diferentes validaciones del sistema. Inicialmente, las pruebas se realizaron a nivel interno por parte de Tekniker, evaluando el rendimiento y la robustez de la solución. Posteriormente, PAVASAL realizó validaciones en entornos controlados para asegurar su funcionalidad, y finalmente, el sistema fue probado en condiciones de obra real, verificando su eficacia en situaciones operativas reales.

 Implantación de la solución, incluido el sistema automático de alertas y de parada de emergencia, en junio de 2024 mediante un prototipo funcional validado.
 Mejora de la seguridad (menores riesgos laborales) y de la eficiencia operativa (mayor productividad) en los entornos de construcción en los que se implanta la solución.
 Fortalecimiento de la cultura de innovación dentro de PAVASAL, promoviendo el uso de tecnologías avanzadas y mejorando la percepción de seguridad de sus empleados.
 La replicabilidad del sistema es alta debido a su flexibilidad, y en un futuro se espera poder extenderlo a otros tipos de maquinaria móvil, consolidándolo como un estándar de seguridad, no sólo en entornos de construcción, sino también en otros ámbitos.
 A nivel de reconocimientos, el proyecto ha sido presentado en conferencias técnicas como el XXII Congreso Iberolatinoamericano del Asfalto (celebrado en abril de 2024), obteniendo alta visibilidad y validación por parte de la comunidad.
 Premio a la INNOVACIÓN EN SEGURIDAD LABORAL (ISL) recibido durante las XIX Jornadas Nacionales de Asociación Española de Fabricantes de Mezclas Asfalticas (ASEFMA) en 2024.
 X Premio Internacional a la Innovación en Carreteras Juan Antonio Fernández del Campo otorgado por la Asociación Española de la Carretera (AEC) dentro de la solución SIMEVIA.