[ca] Els sistemes de detecció d'objectes s'utilitzen cada vegada més per secundar di- versos graus de funcionament autònom i presa de decisions en diversos entorns crítics a nivell de seguretat, com l'automoció, l'aviònica, el ferrocarril o l'espai. Les fallades en aquests sistemes poden tenir greus conseqüències, des de catàstrofes econòmiques i mediambientals fins a posar en perill vides humanes. Per això, els sistemes se seguretat crítics han de complir estrictes requisits a nivell de seguretat funcional abans del seu desplegament, i cal implantar mecanismes i solucions es- pecífics, a nivell de hardware i software, per tal de reduir el risc de fallades i mitigar les seves conseqüències. Aquest projecte es centra en el disseny i desplegament d'una solució de detecció d'objectes fiable que compleixi amb els requisits de seguretat funcional. Manllevant de l'àmbit del hardware els conceptes de redundància i diversitat i aplicant-los al nivell del software, pretenem mitigar l'impacte de les fallades tant de hardware com de software en el sistema. La solució proposada aprofita múltiples instàncies del framework de detecció d'objectes YoLo, implementat en un System on Chip NVIDIA Orin, una plataforma de referència a nivell industrial per a sistemes embeguts que emprin solucions basades en intel·ligència artificial. Els resultats d'aquest treball demostren que és possible desplegar instàncies di- verses i redundants de YoLo, utilitzant ROS2 com a capa de middleware, en la NVIDIA Orin, aconseguint un framerate competitiu, que era l'objectiu principal d'aquest tre- ball. Aquest assoliment subratlla el potencial de la solució proposada per a millorar la fiabilitat i seguretat dels sistemes de detecció d'objectes en aplicacions de segure- tat crítiques, i obre noves vies de recerca per a treballs futurs

[en] Object detection modules are increasingly deployed to support various degrees of autonomous operation and decision-making in several safety-critical domains such as automotive, avionics, railways, and space. Failures in these systems can lead to severe consequences, ranging from economic and environmental disasters to en- dangering human life. Therefore, safety-critical systems must meet strict functional- safety constraints before deployment and specific mechanisms and solutions must be deployed, at hardware and software level, in order to reduce the risk of failures and mitigate their consequences. This project focuses on the design and deployment of a dependable and reliable object detection solution that meets functional-safety requirements. By borrowing the concepts of redundancy and diversity from the hardware domain and applying them at the software level, we aim to mitigate the impact of hardware and software faults. The proposed solution leverages multiple instances of the YOLO object de- tection framework, implemented on an NVIDIA Orin System on Chip, a reference platform for industrial-quality AI-based embedded systems. The results of this work demonstrate that it is possible to deploy diverse and redundant instances of YOLO, using as middleware layer ROS2, in the NVIDIA Orin, achieving a performance-grade framerate, which was the main objective of this work. This achievement underscores the potential of the proposed solution in enhancing the reliability and safety of object detection systems in safety-critical ap- plications, and it opens up new research directions for future work.