Este artículo presenta una novedosa metodología de síntesis de imágenes para la detección de trabajadores en obras de construcción. Utilizando una plataforma de IA generativa llamada Midjourney, generamos 12 000 imágenes sintéticas con 3000 indicaciones diferentes, que posteriormente se etiquetan manualmente y se utilizan como conjunto de datos de entrenamiento de DNN. Al evaluarlas con un conjunto de datos de imágenes de construcción reales, logramos una precisión media (PA) de 0,937 con un umbral de IoU de 0,5 y una PA de 0,642 entre 0,5 y 0,95. En el conjunto de datos sintéticos, logramos un alto rendimiento con PA de 0,994 y 0,919, respectivamente. Esto demuestra tanto el potencial como las limitaciones de la IA generativa para abordar la falta de datos de entrenamiento de DNN.
