[en] Optimizing the use of work areas, resources, and time is essential for improving efficiency, reducing costs, and increasing productivity in any organization. In industrial environments with high waste generation, monitoring the use of containers in terms of available capacity, occupancy level, and the need for emptying is crucial to ensure the continuity of all phases of the production chains. With the rise of Industry 4.0 and advancements in computational methods based on machine learning for automated image and video processing, more and more organizations are demanding process and task automation to achieve comprehensive and intelligent management of their infrastructure and operations. This thesis proposes developing a method for the automated control of industrial container usage based on images obtained from a Closed-Circuit Television (CCTV) camera system located in a real industrial environment. The proposed method consists of a first phase for segmenting the areas of interest in the image, such as regions occupied by waste, and a second phase for estimating the occupancy level of each individual container and classifying it based on whether it requires emptying or not. To address these tasks, an analysis of approaches based on classical machine learning techniques and deep learning approaches is performed. Different parameter configurations are considered, and a comparative study is conducted to select the most suitable approach for this domain. Additionally, the developed methodology has been integrated into a video surveillance service of a platform for comprehensive and intelligent management of industrial infrastructures, providing a supportive tool that allows reliable and objective monitoring of container usage and the generation and sending of corresponding alerts.

[es] La optimización del uso de áreas de trabajo, recursos y tiempo es fundamental para mejorar la eficiencia, reducir costes y aumentar la productividad en cualquier organización. En entornos industriales con elevada generación de residuos, la monitorización del uso de contenedores en cuanto a capacidad disponible, nivel de ocupación y necesidad de vaciado es crucial para asegurar la continuidad de todas las fases de las cadenas productivas. Con el auge de la industria 4.0 y los avances en métodos computacionales basados en aprendizaje automático para el procesado automático de imagen y vídeo, cada vez son más las organizaciones que demandan la automatización de procesos y tareas para lograr una gestión global e inteligente de su infraestructura y operaciones. En este trabajo de fin de grado se propone el desarollo de un método para el control automatizado del uso de contenedores industriales a partir de imágenes obtenidas por un sistema de cámaras Closed-Circuit Television (CCTV) ubicado en un entorno industrial real. El método propuesto consta de una primera fase para la segmentación de las zonas de interés en la imagen, como las regiones ocupadas por residuos y una segunda fase para la estimación del nivel de ocupación de cada contenedor individual y su clasificación en base a si requiere ser vaciado o no. Para abordar estas tareas se realiza un análisis de aproximaciones basadas en técnicas clásicas de machine learning y aproximaciones basadas en deep learning. Se consideran diferentes configuraciones de parámetros y se realiza un estudio comparativo para seleccionar la aproximación más adecuada para este domino. Adicionalmente, la metodología desarrollada ha sido integrada en un servicio de videovigilancia de una plataforma para la gestión global e inteligente de infraestructuras industriales, proporcionando una herramienta de apoyo que permite la monitorización fiable y objetiva del uso de contenedores y la generación y envío de las alertas correspondientes.