■ 개요
✔ 본 시스템은 피플카운팅 딥러닝 기반의 기술을 바탕으로 크레인 출입자 모니터링을 HMI와 연동합니다.
✔ 크레인 작업 시 무단으로 침입하는 사람이나 현재 크레인의 수용인원을 크레인의 운전자가 식별 가능하도록 카메라 영상을 기반으로 하여
출입자 정보를 크레인 운전원이 쉽게 확인 및 안전작업을 할 수 있도록 하는 시스템입니다.
✔ 출,도착 정보를 실시간 연동하여 영상 분석 서버와의 인터페이스를 확인합니다.
■ 주요 기능
✔ 크레인 출입구 4개소에 카메라를 설치하여 출입인원의 영상 분석
✔ 크레인 이동 시 출입자 발생 시 이벤트 출력(HMI연동)
✔ 피플카운팅 객체인식 및 RADER 출도착 인터페이스
✔ 조업중 수증기 및 분진으로 인한 객체인식 오경보 대책으로 정확인 인식 검출
■ 특징 (딥러닝 객체인식)
✔ 출입자 피플 카운팅 검출 인식 방식
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✔ 기존 타시스템의 모션검출방식이 아닌 딥러닝 방식을 채택하여 오검출 요소를 영상 학습을 통해 정확한 검지 수율 확보 ✔ 타시스템의 피플카운팅을 사람 머리형태의 원형 중심을 검출하여 카운팅을 하지만 대호씨엔씨의 시스템은 사람의 머리형태와 양쪽 어깨선을 검출하여 정확한 카운팅 인식율을 높혔습니다. ✔ 현장 여건을 고려하면 안전모를 착용원칙으로 일반 모션이나 사람 머리색깔구분의 원형 검출방식은 오경보의 대상이 됩니다. ✔ 안전모의 형태를 검출하고 작업자의 양쪽 어깨선을 검출 방식 활용 |
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