크레인 피플 카운팅

게시물 내용

 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 

 53fc100d18d93ef5fd4cfd7d942100b1_1584583636_7945.png 

 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

 53fc100d18d93ef5fd4cfd7d942100b1_1584583812_6451.png


등록된 댓글이 없습니다.

검색