Una interfaz humana entre los sistemas de detección de posturas basados en inteligencia artificial y la evaluación ergonómica

Abstract

Los sistemas de detección de posturas a partir de imágenes 2D basados en redes neuronales convolucionales se emplean ya en soluciones comerciales para la evaluación de la ergonomía de puestos de trabajo. Aunque la capacidad de estos sistemas para detectar posturas correctamente a mejorado exponencialmente en pocos años, siguen siendo propensos a cometer errores en determinadas circunstancias. Por este motivo, es necesaria la vigilancia e intervención humana que evite obtener resultados incorrectos. En este trabajo, se propone una interfaz gráfica entre el sistema de detección de posturas basado en inteligencia artificial y el resultado de la evaluación obtenida. Esta interfaz permite el control humano de las posturas detectadas minimizando el número de errores cometido por estos sistemas.