플러스프로젝트 배경
문제점
- 수동 관제의 한계 및 위험: 건설 현장에서의 안전 관제는 주로 인력에 의존하여 지속적인 모니터링이 어렵고, 노동자의 피로도에 따라 위험 상황(보호 장비 미착용, 위험 구역 접근) 탐지율이 낮음.
- 복잡한 환경에서의 정확도 문제: 중장비, 다양한 보호 장비, 복잡하게 움직이는 노동자 등 다변화된 건설 현장 환경에서 실시간으로 객체를 정확하게 탐지하는 AI 시스템 구축의 필요성이 높음.
- 비효율적인 현장 관리: 안전 규정 위반(예: 헬멧 미착용, 중장비 오작동) 발생 시 즉각적인 경고 및 기록이 어려워 사후 관리 및 안전 예방 조치가 비효율적임.
프로젝트 목표
- 실시간 AI 안전 관제 시스템 구축: 컴퓨터 비전 기술을 활용하여 노동자, 보호 장비, 중장비를 실시간으로 정확하게 탐지하여 안전 관제 업무를 자동화하는 시스템을 구축.
- 경량화 모델 기반 현장 적용성 확보: 복잡한 건설 현장 환경에서도 실시간(Real-Time) 추론 속도를 확보할 수 있도록 AI 모델 경량화를 통해 시스템의 현장 적용성을 극대화.
- 인스턴스 세그먼테이션 기반 정밀 탐지: 헬멧, 안전조끼 등 보호 장비의 착용 여부를 인스턴스 세그먼테이션을 통해 정밀하게 식별하는 기능을 구현.
주안점 (핵심 개발/운영 고려사항)
- 커스텀 데이터 및 정밀 라벨링: 건설 현장의 특수 장비(포크레인, 갱폼 등)를 포함하여 고품질의 커스텀 데이터셋을 제작하고 인스턴스 세그먼테이션을 위한 정밀 라벨링을 수행.
- 실시간 탐지 및 경량화: 실시간 관제 목적을 달성하기 위해 모델 경량화 기술을 적용하고, 고속 추론 환경을 구축하여 시스템의 성능을 최적화.
- 다중 객체 동시 탐지 및 추적: 노동자, 다양한 보호 장비, 중장비를 단일 프레임에서 동시에 탐지 및 추적하는 알고리즘을 구현하여 관제 효율을 높임.
- 수동 관제의 한계 및 위험: 건설 현장에서의 안전 관제는 주로 인력에 의존하여 지속적인 모니터링이 어렵고, 노동자의 피로도에 따라 위험 상황(보호 장비 미착용, 위험 구역 접근) 탐지율이 낮음.
- 복잡한 환경에서의 정확도 문제: 중장비, 다양한 보호 장비, 복잡하게 움직이는 노동자 등 다변화된 건설 현장 환경에서 실시간으로 객체를 정확하게 탐지하는 AI 시스템 구축의 필요성이 높음.
- 비효율적인 현장 관리: 안전 규정 위반(예: 헬멧 미착용, 중장비 오작동) 발생 시 즉각적인 경고 및 기록이 어려워 사후 관리 및 안전 예방 조치가 비효율적임.
프로젝트 목표
- 실시간 AI 안전 관제 시스템 구축: 컴퓨터 비전 기술을 활용하여 노동자, 보호 장비, 중장비를 실시간으로 정확하게 탐지하여 안전 관제 업무를 자동화하는 시스템을 구축.
- 경량화 모델 기반 현장 적용성 확보: 복잡한 건설 현장 환경에서도 실시간(Real-Time) 추론 속도를 확보할 수 있도록 AI 모델 경량화를 통해 시스템의 현장 적용성을 극대화.
- 인스턴스 세그먼테이션 기반 정밀 탐지: 헬멧, 안전조끼 등 보호 장비의 착용 여부를 인스턴스 세그먼테이션을 통해 정밀하게 식별하는 기능을 구현.
주안점 (핵심 개발/운영 고려사항)
- 커스텀 데이터 및 정밀 라벨링: 건설 현장의 특수 장비(포크레인, 갱폼 등)를 포함하여 고품질의 커스텀 데이터셋을 제작하고 인스턴스 세그먼테이션을 위한 정밀 라벨링을 수행.
- 실시간 탐지 및 경량화: 실시간 관제 목적을 달성하기 위해 모델 경량화 기술을 적용하고, 고속 추론 환경을 구축하여 시스템의 성능을 최적화.
- 다중 객체 동시 탐지 및 추적: 노동자, 다양한 보호 장비, 중장비를 단일 프레임에서 동시에 탐지 및 추적하는 알고리즘을 구현하여 관제 효율을 높임.
프로젝트 성과
보호 장비 착용 여부 탐지 mAP 62% 달성
인스턴스 세그먼테이션 기반 정밀 분석을 통해 헬멧/안전조끼 등 보호 장비 착용 여부 탐지 mAP를 62% 이상 달성
모델 경량화를 통한 실시간 관제 성능 확보
AI 모델 경량화 및 최적화를 통해 실시간 프레임 속도(30FPS 이상)를 확보하여 건설 현장의 초저지연 안전 관제 환경을 구축
커스텀 데이터 기반 현장 적용성 극대화
갱폼 등 특수 장비를 포함하는 커스텀 데이터셋을 제작하여, 복잡하고 특수한 현장 환경에서의 탐지 성능을 보장
핵심 기능
인스턴스 세그먼테이션 기반 PPE 정밀 탐지
헬멧, 안전조끼 등 보호 장비를 픽셀 단위로 정밀하게 분할하여 착용 여부를 식별하고, 안전 규정 위반을 정확하게 감지
경량화된 AI 모델 실시간 관제
모델 경량화 기술을 적용하고 최적화하여 낮은 자원 환경에서도 고속 추론이 가능하도록 구현, 건설 현장의 실시간 모니터링을 지원
특수 장비 포함 다중 객체 동시 탐지
노동자, 중장비, 갱폼 등 건설 현장의 다양하고 특수한 객체들을 단일 프레임에서 동시에 탐지하여 종합적인 안전 관제를 수행
진행 단계
데이터셋 구축
2020.08.
노동자, PPE, 중장비(갱폼 포함) 등 현장 특화 객체를 포함하는 커스텀 데이터셋을 수집하고, 인스턴스 세그먼테이션을 위한 정밀 라벨링 작업을 수행
모델 개발 및 경량화
2021.01.
인스턴스 세그먼테이션 모델을 설계 및 학습하고, 실시간 추론 속도 확보를 위해 모델 경량화 기술을 적용하여 현장 적용성을 최적화
프로젝트 상세
AI 기반 컴퓨터 비전 기술을 활용하여 건설 현장의 노동자, 보호 장비(PPE), 중장비를 실시간으로 탐지하고 관제하는 시스템으로 안전 규정 위반 상황을 자동 감지하여 현장 안전 관리 업무를 자동화하고 사고를 예방하는 것을 목적으로 함.
특징
- 인스턴스 세그먼테이션 기반 정밀 관제: 노동자, 헬멧, 안전조끼 등 각 객체를 픽셀 단위로 정밀하게 분리(Instance Segmentation)하여 보호 장비의 정확한 착용 여부를 판단합니다.
- 커스텀 데이터셋 및 특수 장비 탐지: 트럭, 레미콘, 포크레인, 갱폼 등 건설 현장의 특수 장비를 포함하는 고품질 커스텀 데이터셋을 제작하여 현장 적용성을 극대화.
- 경량화 모델 기반 실시간 추론: 현장 환경에서의 실시간(Real-Time) 처리 속도를 보장하기 위해 탐지 모델의 경량화 및 최적화(예: Quantization)를 집중적으로 수행.
주요 기능
- 실시간 노동자 및 중장비 탐지
건설 현장 영상 스트림에서 노동자, 트럭, 포크레인 등 중장비를 실시간으로 탐지하고 위치를 파악.
- 보호 장비(PPE) 착용 여부 정밀 분석
인스턴스 세그먼테이션을 활용하여 헬멧, 안전조끼 등 보호 장비의 유무 및 정확한 착용 상태를 픽셀 단위로 분석하여 안전 규정 위반을 자동 감지.
- 안전 관제 자동화 및 알림
보호 장비 미착용, 위험 구역 접근, 중장비 오작동 등 안전 규정 위반 상황 발생 시 실시간으로 경고 알림을 발송하고 해당 이력을 저장하여 관제 업무를 자동화
특징
- 인스턴스 세그먼테이션 기반 정밀 관제: 노동자, 헬멧, 안전조끼 등 각 객체를 픽셀 단위로 정밀하게 분리(Instance Segmentation)하여 보호 장비의 정확한 착용 여부를 판단합니다.
- 커스텀 데이터셋 및 특수 장비 탐지: 트럭, 레미콘, 포크레인, 갱폼 등 건설 현장의 특수 장비를 포함하는 고품질 커스텀 데이터셋을 제작하여 현장 적용성을 극대화.
- 경량화 모델 기반 실시간 추론: 현장 환경에서의 실시간(Real-Time) 처리 속도를 보장하기 위해 탐지 모델의 경량화 및 최적화(예: Quantization)를 집중적으로 수행.
주요 기능
- 실시간 노동자 및 중장비 탐지
건설 현장 영상 스트림에서 노동자, 트럭, 포크레인 등 중장비를 실시간으로 탐지하고 위치를 파악.
- 보호 장비(PPE) 착용 여부 정밀 분석
인스턴스 세그먼테이션을 활용하여 헬멧, 안전조끼 등 보호 장비의 유무 및 정확한 착용 상태를 픽셀 단위로 분석하여 안전 규정 위반을 자동 감지.
- 안전 관제 자동화 및 알림
보호 장비 미착용, 위험 구역 접근, 중장비 오작동 등 안전 규정 위반 상황 발생 시 실시간으로 경고 알림을 발송하고 해당 이력을 저장하여 관제 업무를 자동화
