Sistema de inteligencia artificial que analiza el vídeo de una cámara y detecta automáticamente si los trabajadores llevan sus gafas de seguridad puestas, emitiendo alertas visuales al instante.
Lenguaje principal. Sencillo, potente y con el mayor ecosistema de librerías para IA y visión por computador.
≥ 3.10Captura vídeo de la cámara en tiempo real y dibuja los rectángulos y textos sobre cada fotograma.
opencv-pythonRed neuronal que analiza cada fotograma y detecta si la persona lleva o no gafas de seguridad.
ultralyticsModelo preentrenado descargado automáticamente desde Hugging Face, específicamente entrenado para detectar equipos de protección ocular individual (EPIs).
ultralytics/yolov8nSe descarga y carga el modelo de IA con YOLO("best.pt"). Solo
ocurre una vez al arrancar. El modelo contiene los "pesos"
necesarios para reconocer gafas de seguridad.
OpenCV abre la webcam con cv2.VideoCapture(0) y empieza a capturar fotogramas a 30 FPS.
El modelo examina cada fotograma y detecta personas, indicando si llevan gafas o no y con qué nivel de confianza. El nivel de confianza elegido es de 50% para evitar falsos positivos.
Se dibuja un rectángulo verde (con gafas) o rojo (sin gafas) alrededor de cada persona detectada.
El fotograma se muestra en pantalla y el proceso vuelve al paso 3, creando el efecto de vídeo en tiempo real.
Rectángulo verde con el mensaje "CON gafas" y el porcentaje de confianza del modelo
Rectángulo rojo con el mensaje "SIN gafas" y el porcentaje de confianza del modelo
Solo se muestran detecciones con más del 50% de confianza para evitar falsos positivos
Fragmento clave del código
color = (0, 200, 80) # Verde → lleva gafas ✔
mensaje = f"CON gafas ({confianza:.0%})"else:
color = (0, 60, 220) # Rojo → sin gafas ✘mensaje = f"SIN gafas ({confianza:.0%})"
Un solo comando:pip install -r requirements.txt
Se puede extender con logs en CSV, alertas por correo o soporte para múltiples cámaras.
Código lineal, variables en español y comentarios numerados, pensado para 2º Bachillerato.
Disponible en GitHub con documentación completa y ejemplos de uso.
Aquí puedes ver el sistema funcionando en tiempo real, detectando gafas de seguridad