| Summary: | A digitalização da indústria tem trazido um novo paradigma de interação entre o operador e a máquina. Com a introdução da robótica nas linhas de produção a interação entre o operador e os robots torna-se frequente levando a que em algumas situações seja muito próxima. Esta evolução representa um enorme desafio não apenas do ponto de vista tecnológico, mas também do ponto de vista da segurança dos operadores. A monitorização do comportamento humano e a perceção do estado emocional do operador pode ser um fator decisivo na deteção precoce e prevenção de acidentes. Atualmente, existem diversos meios que podem ser utilizados nessa monitorização e deteção, sendo que os meios não invasivos trazem vantagens ao não implicar adaptação do operador a mais tecnologias. A utilização de inteligência artificial para detetar as emoções dos operadores torna-se cada vez mais frequente. Esta monitorização permite analisar o comportamento dos mesmos e criar uma estimativa da probabilidade de ocorrer um acidente. Operadores que apresentem sinais de stress ou de cansaço tem maior risco de ter um acidente. Esta análise é obtida através da obtenção de imagens da face do operador e, através de algoritmos as imagens são classificadas em emoções. Para além da monitorização das emoções, também a monitorização dos movimentos dos corpos é utilizada para rastrear o operador e identificar potenciais acidentes. Na presente dissertação pretende-se combinar estes diferentes tipos de monitorização de comportamentos de risco, tais como a deteção dos estados emocionais associados à fadiga e ao stress.
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