Safety Equipment Detection

Esta función comprueba la presencia de equipos de seguridad comunes en una imagen de entrada y devuelve una imagen anotada además de recuentos por clase. Está pensada para flujos de inspección visual donde se deben detectar y contar cascos, chalecos, gafas de protección y guantes.

📥 Entradas

Image Proporcione la imagen que desea analizar (fotogramas individuales, fotogramas de transmisión o imágenes cargadas).

📤 Salidas

Output Image Imagen anotada con las detecciones dibujadas para visualización. Helmet Count Número de cascos detectados. Safety Vest Count Número de chalecos de seguridad detectados. Safety Goggle Count Número de gafas de seguridad detectadas. Safety Glove Count Número de guantes de seguridad detectados. No Helmet Count Número de personas detectadas sin casco. No Safety Vest Count Número de personas detectadas sin chaleco. No Safety Goggle Count Número de personas detectadas sin gafas de protección. No Safety Glove Count Número de personas detectadas sin guantes.

🕹️ Controles

Confidence Ratio Ajusta el umbral de confianza de las detecciones. Valores más altos hacen las detecciones más estrictas (menos falsos positivos); valores más bajos aumentan la sensibilidad (más detecciones, posiblemente más falsos positivos).

Consejo: comience alrededor de 0.7–0.9 y ajuste según su escena.

🎯 Características

• Retroalimentación visual en tiempo real con detecciones anotadas en Output Image.

• Recuento por clase tanto para presencia como para ausencia de los elementos de seguridad requeridos.

• Confianza de detección ajustable mediante Confidence Ratio para adaptarse a distintas condiciones de iluminación y escena.

• Diseñado para trabajar con fotogramas de cámara en vivo o imágenes pregrabadas.

⚙️ Cómo funciona

Cuando se proporciona una imagen en la entrada Image, el bloque analiza la imagen, marca los elementos de seguridad detectados en la imagen de salida visual y devuelve recuentos numéricos para cada clase. El bloque puede requerir un breve tiempo de carga en la primera ejecución (preparación del modelo), tras lo cual procesa las imágenes de forma continua a medida que llegan.

📝 Instrucciones de uso

1. Proporcione una fuente de imagen en la entrada Image (flujo de cámara en vivo o imagen cargada).

2. Ajuste Confidence Ratio para adecuarlo a su escena (iluminación, escala, oclusiones).

3. Use la Output Image anotada para confirmar visualmente las detecciones y lea las salidas numéricas para automatización o registro.

💡 Consejos y trucos

• Combínelo con entradas de cámara en vivo para monitorización continua: por ejemplo, Camera USB, Camera IP o Stream Reader para alimentar fotogramas a este bloque.

• Para visualizar e inspeccionar fotogramas de forma interactiva, conecte la salida visual a Show Image y use el visor See Image.

• Mejore el enfoque de la detección y reduzca falsos positivos recortando al área de interés con Image ROI Select antes de alimentar imágenes a este bloque.

• Acelere el procesamiento cuando no sea necesaria la resolución completa insertando Image Resizer antes de este bloque.

• Superponga o enfatice los cuadros de detección usando Draw Detections para una presentación en pantalla más clara.

• Para flujos con múltiples fotogramas, combine con seguimiento: alimente las salidas de detección (rectángulos / clases) a Object_Detection_Tracker para mantener IDs a lo largo del tiempo y contar personas únicas.

• Registre y exporte resultados: use Image Logger o Image Write para guardar fotogramas, y CSV Export o Data to JSON para almacenar recuentos. Para alertas en tiempo real, integre con MQTT Publish o Send Mail para notificaciones.

• Para análisis de multitudes o distanciamiento, úselo junto con Social Distance Detector o Pose Estimation para correlacionar el uso de EPP con la ubicación o postura de las personas.

🛠️ Solución de problemas

• Sin detecciones o demasiados falsos positivos: ajuste Confidence Ratio y reevalúe. Pruebe valores entre 0.6 y 0.9.

• Resultados pobres en escenas con poca luz o bajo contraste: mejore la iluminación, use Contrast Optimization o Denoising antes de este bloque.

• Detecciones fuera del área de interés: agregue Image ROI Select para limitar el área de búsqueda.

• Rendimiento lento: reduzca el tamaño de la imagen de entrada con Image Resizer o disminuya la tasa de fotogramas aguas arriba. El rendimiento también depende del hardware disponible.

• Si el bloque no está listo en el primer uso, permita un breve tiempo para la preparación del modelo (carga) antes de esperar salidas.