Metodo Ibrido di Deep Learning Quantifica la Pelle Esposta dalle Immagini per la Valutazione della Sicurezza

Un nuovo approccio ibrido alla visione artificiale, che integra Mask R-CNN con un algoritmo basato sul colore, è stato creato per misurare la pelle esposta nelle immagini al fine di valutare l'esposizione dermica. Questa tecnica ha utilizzato 170 immagini di pittura indoor, rilevando inizialmente le figure umane ed eliminando il rumore di fondo prima di isolare la pelle esposta. I rapporti tra pixel di pelle esposta e pixel del corpo hanno mostrato una concordanza di circa l'80% con le valutazioni umane. Questo metodo presenta una soluzione scalabile per ottenere dati di esposizione semi-quantitativi dalle immagini, con sviluppi futuri mirati al riconoscimento delle parti del corpo, al rilevamento dei dispositivi di protezione individuale e all'analisi video.