Starlyn Peña
Estudiantes Escuela de Ingeniería en Computación y Telemática, Campus Santiago
PUCMM
Desastres en Tiempos de Pandemia: Origen de SMIT
A finales del año 2019 se identificó un nuevo virus en Wuhan, China, marcando un acontecimiento sin precedentes en la historia moderna humana. La subsiguiente pandemia, conocida como Covid-19, mantuvo al mundo en vilo durante casi dos años y, aún en la actualidad, se siguen tomando medidas preventivas para frenar su propagación en ambientes laborales. Esto ha llevado a que muchas empresas tengan protocolos establecidos para detectar síntomas de enfermedades contagiosas entre sus empleados que puedan afectar tanto la salud del personal como la productividad de la empresas. Debido a su alto grado de contagio el Covid-19 marcó un hito importante en el establecimiento de estos protocolos sanitarios, pero enfermedades como el dengue, la gripe estacional u otras infecciones pueden de igual manera presentar un impacto importante para el personal de una empresa.
Estas enfermedades comparten un síntoma común: la posibilidad de presentar fiebre. La fiebre queda definida como el síntoma que se produce cuando la temperatura corporal supera los 38 °C. Esto abre la posibilidad de aplicar diversas técnicas y tecnologías para tomar las medidas preventivas adecuadas en caso de que una persona posea síntomas febriles y sea portadora de alguna enfermedad contagiosa. Sin embargo, algunas de estos métodos no son muy precisos en el resultado. Por lo tanto, aunque el COVID19 actualmente no nos azote tan de lleno, es necesario en el entorno industrial un método eficiente para cuando se necesita obtener la temperatura de los trabajadores, contribuyendo a la seguridad y salud generales. Debido a esto, se desarrolla SMIT, nuestro tema de discusión en el presente artículo.
En esta entrada de este blog de innovación se presentará la implementación de un sistema para la detección de síntomas febriles mediante el uso de visión computacional y algoritmos de aprendizaje de máquina. El sistema desarrollado cuenta con los aplicativos administrativos necesarios para la identificación de los empleados y el manejo de notificaciones de detección. Adicionalmente, se considera el uso de un sistema de calibración interno de referencia para aumentar la precisión del sistema propuesto.
Marco conceptual: Detección de Síntomas Febriles en entornos industriales
En su artículo (H. D. Septama, M. Komarudin, A. Yudamson, T. Yulianti, M. Pratama and T. P. Zuhelmi, 2021), señala el hecho de que múltiples lugares utilizan personal equipado con pistolas termómetro para medir la temperatura corporal de los visitantes, pese a que esta práctica tiene inconvenientes, ya que implica contacto cercano entre el personal y los visitantes, lo que puede propiciar la propagación del virus. Como solución presenta un sistema de bajo costo para la medición rápida de la temperatura corporal sin contacto, utilizando una cámara térmica integrada con una barrera. Por lo tanto, no se necesita personal para medir la temperatura corporal, ya que los visitantes pueden verificarla de manera independiente, teniendo una precisión en la temperatura del personal de un 98.75%.
En adición, en el artículo de (S. D. Khirade and A. B. Patil, 2015) se discute el hecho de que el procesamiento de imágenes se emplea en la detección de enfermedades en plantas, abarcando pasos como la adquisición de imágenes, preprocesamiento de imágenes, segmentación de imágenes, extracción de características y clasificación. Se exploran los métodos utilizados para detectar enfermedades en plantas mediante imágenes de sus hojas. Además, en nuestro provecho, se profundiza en algunos algoritmos de segmentación y extracción de características.
Siguiendo la misma línea de procesamiento, en el escrito de los autores (Ragavesh Dhandapani1 y Sara Marhoon Humaid Al-Ghafri, 2022) se utiliza un sistema de detección de objetos basado en visión por computadora para reconocer mascarillas faciales y autenticar certificados de vacunación en tiempo real a través de un kit Jetson Xavier. El proceso comprende la captura de video en tiempo real y su posterior procesamiento, que implica la detección facial mediante un clasificador Haar-Cascade y la codificación facial. Luego, se emplea un modelo de aprendizaje profundo pre-entrenado para ubicar la clase objetivo (mascarilla) en el fotograma.
Todos estos trabajos resaltan la oportunidad de mejora en los sistemas de monitoreo de temperatura si se integran tecnologías referentes a procesamiento en el borde, reconocimiento facial, seguimiento de objetos y técnicas estadísticas para robustecer la medición de los sistemas de medición de temperatura sin contacto.
Descripción del Sistema Propuesto
A partir del diagrama mostrado se evidencia la integración de los distintos componentes que brindan el acercamiento basado en computación en el borde para el sistema propuesto. Siendo el corazón del sistema el sistema de procesamiento Jetson AGX Xavier. Este dispositivo en un dispositivo heterogéneo de procesamiento que incluye procesadores de la familia ARM junto con un núcleo de procesamiento gráfico de propósito general (GPGPU, por sus siglas en inglés) pensado para acelerar la ejecución de algoritmos de aprendizaje de máquina y procesos de visión computacional. Adicionalmente, una cámara termográfica de alta precisión Hikvision DS-2TD2617-10/QA.
La Implementación de técnicas de procesamiento de imágenes constituye un paso crucial en la operación del sistema. Utilizando técnicas avanzadas como segmentación e identificación, se busca extraer información pertinente al separar las áreas de interés de las no deseadas. Como se puede ver en la imagen, la computadora en el borde elegida presenta un tamaño reducido y su consumo de potencia (menos de 65W) hace que sea idónea para este tipo de aplicaciones. Cuenta con una capacidad teórica máxima de procesamiento de 11 TFLOPS.
En el procesamiento de imágenes, se capturan los frames de la cámara IP termográfica y se procesan para adaptar los algoritmos. Se convierten del espacio de color BGR al RGB y se implementa un algoritmo de detección de rostros. Se obtienen los puntos de referencia, como la ubicación de los ojos y la boca, y se escala la resolución de los videos para ajustarlos. Luego, se localiza el rostro detectado en el STREAM de la cámara termográfica para inicializar el algoritmo de seguimiento y se estiman las temperaturas corporales utilizando un Black Body Calibrator (BBC) y la intensidad del píxel correspondiente al punto identificado del canal lagrimal del ojo. En la figura siguiente se muestra la metodología propuesta para el SMIT.
En cuanto al sensor de temperatura, se utiliza un sensor del tipo resistivo para la medición de la temperatura (RTD) con un amplificador MAX31865 y un ESP32. La RTD se conecta al MAX38165 según las especificaciones del fabricante y se establece la comunicación entre el sensor y la ESP32 mediante el protocolo SPI. Luego, se programa la comunicación utilizando una librería proporcionada por el fabricante.
Resultados Obtenidos
La Implementación de Técnicas de Procesamiento constituye un paso crucial en la operación del sistema. Utilizando técnicas avanzadas como segmentación e identificación, se busca extraer información pertinente al separar las áreas de interés de las no deseadas. El poder detectar marcadores fiduciarios es un punto clave para este proyecto, porque permite identificar las regiones en donde es necesario evaluar la intensidad de los pixeles y compararlo con el punto de referencia provisto por el BBC. En la siguiente imagen se muestra la capacidad del algoritmo, al ser ejecutado en la Jetson AGX Xavier, de detectar un rostro y construir la malla de referencia con los marcadores fiduciarios.
La Aplicación de Monitoreo (Web) representa la interfaz donde la información procesada cobra relevancia práctica. Al recibir y analizar la información, esta aplicación determina si una persona supera la temperatura establecida. En caso afirmativo, emite notificaciones al personal de seguridad, permitiendo la implementación de medidas adecuadas. La misma fue desarrollada bajo el framework minimalista Flask en PYTHON, lo que permite que la ejecución del aplicativo también quede en el mismo equipo para computación en el borde.
Una funcionalidad que fue agregada al sistema es la capacidad de asociar un ID de empleado a un rostro. Adicionalmente, se detecta un estado de ERROR en caso de que el empleado no pueda ser identificado por llevar una mascarilla o en caso de que lleve gafas oscuras. Es importante recalcar que este sistema está pensado para ser utilizado en un ambiente post pandemia, por lo que se puede aplicar el sistema en zonas donde los empleados deban bajar sus mascarillas antes de cruzar, creando la relación ID de empleado con temperatura.
Esta plataforma WEB implementa un sistema de login para acceder al sistema y permite visualizar información relevante como el monitoreo del personal, el estado del sistema y reportes de datos. Se pueden configurar límites de temperatura, escala de visualización, cantidad máxima de rostros detectados, entre otros parámetros. También se pueden crear, modificar y eliminar empleados y usuarios según los permisos correspondientes.
Conclusiones
El sistema exhibe un buen desempeño durante la noche o en entornos con iluminación reducida, donde aun con ausencia de luz de fondo el algoritmo de detección facial logra funcionar adecuadamente. Además, se destaca por su excepcional precisión, con un margen de error mínimo de tan solo 0.5 °C, una cifra notablemente inferior en comparación con otros sistemas. Es crucial destacar la importancia de considerar cuidadosamente el entorno de aplicación en donde sea instalado el sistema, especialmente en ambientes donde la iluminación pueda saturar la imagen, ya que este factor puede influir significativamente en los resultados.
Este sistema SMIT emerge como un proyecto innovador, preciso, fácil de utilizar y seguro. Su desarrollo responde a la necesidad crítica de monitorear la salud en entornos industriales, ofreciendo una herramienta eficaz y de utilidad.
Referencias
M. K. A. Y. T. Y. M. P. T. Z. H. Septama, «Low Cost Non-Contact Rapid Body Temperature Screening using Thermal Camera for Early Detection of Covid-19 Suspect,» Bandung, 2021.
Gelir, «Image processing for quantitative measurement of e/m in the undergraduate laboratory,» 2019. NVIDIA, «NVIDIA,» 25 Marzo 2019. [En línea]. Available: https://www.nvidia.com/enus/autonomous-machines/embedded-systems/jetson-agx-xavier. [Último acceso: 22 Noviembre 2022].
Alonso, V., Dacal-Nieto, A., Barreto, L., Amaral, A., & Rivero, E. (2019). Industry 4.0 implications in machine vision metrology: An overview. Procedia Manufacturing, 41, 359–366. https://doi.org/10.1016/j.promfg.2019.09.020
Sharma, K. Shanmugasundaram and S. K. Ramasamy, «FAREC — CNN based efficient face recognition technique using Dlib,» 2016 International Conference on Advanced Communication Control and Computing Technologies (ICACCCT), Ramanathapuram, India, 2016, pp. 192-195, doi: 10.1109/ICACCCT.2016.7831628.