플러스프로젝트 배경
1) 문제점 . 험로에 설치된 철로에서 낙석, 산사태 발생 시 현장 파악이 어렵고, 이로 인해 열차 탈선 확률 높아짐 . 기 구현된 감지 프로그램에서 오감지 다수 발생 . RTSP 영상 및 분석 시 실시간성이 떨어짐 2) 프로젝트 목표 . 환경 변화에 따른 오감지율 최소화 . 낙석, 산사태 감지율 최대화 . CCTV 실시간 분석 3) 주안점 . CPU 기반 다수 CCTV 실시간 분석 가
프로젝트 성과
오감지율 80% 이상 감소
한달 200건 이상 발생하는 오감지 알람에 대해 프로그램 도입 후 한달 10건 이하로 발생
낙석 의심 감지율 90% 이상
기존 80%이상 감지할 수 있었던 현장에서 프로그램 도입 후 90% 이상 감지 가능
핵심 기능
HD 멀티 CCTV 이미지 기반 CPU 환경에서 상태 감지
. CPU 환경에서 다수 CCTV 이미지 상태 분석 (낙석/산사태, 사람, 동물)
. 낙석 의심 상태 발생 시 관리자에게 상태 전송
. 낙석 의심 상태 발생 시 관리자에게 상태 전송
진행 단계
런칭
2022.08.
. AI기반 객체 감지 및 상태 분석 프로그램 1차 런칭
. 전국 100개이상 현장에 설치
. 전국 100개이상 현장에 설치
프로젝트 상세
1) 포트폴리오 소개 . https://www.wishket.com/partners/p/blackbear/portfolio/260905 고도화 프로젝트 . 험로에 설치된 철도에서 객체(낙석, 사람, 동물) 감지 및 현장 상태 파악 . 낙석 의심 상태일 경우 관리자에게 알람 전송 . IP 카메라를 이용. 스트리밍 되는 영상을 이용하여 영상 분석 . Yolo기반 다중 CCTV 객체 감지를 위한 모델 튜닝
