안녕하세요.
담당 매니저 김수민입니다.
기간제(상주) 프로젝트 희망 근무 시작일을
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플러스
건설 현장 PPE 착용 감지
개발
임베디드
AI 모델 구축, 머신러닝ㆍ딥러닝, 기타(AIㆍ머신러닝)
프로젝트 배경
건설 현장은 추락, 낙하물, 협착 등 중대재해 발생 가능성이 높은 환경이다. 이러한 위험을 최소화하기 위해 법규와 안전 규정은 PPE 착용을 의무화하고 있지만, 실제 현장에서는 착용 준수율이 낮고, 안전 관리자가 수십 명의 작업자를 동시에 점검하기 어려운 상황이 잦다. 특히 야간 작업이나 협소 구역에서는 감독자의 시야가 제한되어 PPE 미착용이 발견되지 못하는 경우가 많았다. 이는 사고로 이어질 수 있으며,
프로젝트 성과
실시간 탐지 성능
YOLO,DeepSORT 기반 PPE 착용 여부 검출 정확도 90% 이상 달성
운영 효율화
Jetson 엣지 배치로 네트워크 지연 최소화, 현장 알림 지연 1초 이내 유지
안전 관리 강화
미착용 알림·리포트 자동화로 관리자 점검 효율 60% 향상
핵심 기능
PPE 실시간 탐지 및 미착용 경고
헬멧, 조끼, 안전화 착용 여부 자동 검출 및 알림
진행 단계
기획
2024.04.
위험 유형 조사, PPE 항목 정의, CCTV 설치 구역 및 데이터 수집 계획 수립
프로젝트 상세
건설 현장의 안전사고는 PPE(개인 보호구) 착용 여부와 직결된다. 본 프로젝트에서는 CCTV와 Jetson Xavier 엣지 디바이스를 활용해 헬멧, 조끼, 안전화 착용 여부를 실시간으로 탐지하고, 미착용 시 즉각 경고를 제공하는 시스템을 구축했다. YOLOv5와 DeepSORT 기반 모델을 학습해 근로자 위치·행동을 추적하고, 도메인 무작위화 기법으로 다양한 현장·야간 환경에서도 성능을 유지했다. MQTT

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ma******
개발 · 개인사업자

프로젝트 정보

참여 기간
2024.04. ~ 2024.05.
참여율
참여율이 100%인 프로젝트는 해당 파트너님이 온전히 작업한 결과물입니다.
외부 공동 작업의 경우 기여도에 따라 참여율이 달라지며 역할, 프로젝트 설명을 통해 업무 분야 및 참여 범위를 확인할 수 있습니다.
100%
고객사
개인
역할
외주
관련 기술
Jetson Nano
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Python