플러스프로젝트 배경
1) 문제점 사일로 내부 사료 잔량을 사람이 직접 확인하기 어려워 측정 주기와 정확도에 한계가 있었습니다. 사료 표면이 균일하지 않고 Rathole·Tunnel·붕괴 등 다양한 형상이 발생해 단순 높이값만으로는 잔량·중량 산출이 어려웠습니다. LiDAR·RGB·온습도·배터리 등 여러 센서 데이터가 개별적으로 수집되어 운영자가 상태를 종합적으로 판단하기 어려웠습니다. 측정 오류나 AI 분석 오차가 발생했
프로젝트 성과
펠릿·입상 사료 잔량 측정 정확도 97% 이상 달성
단일 직선 LiDAR와 RGB 이미지를 결합한 분석 알고리즘으로 펠릿·입상 사료 잔량 측정 정확도 97% 이상 정확도를 달성했습니다.
가루사료 잔량 측정 정확도 획기적 개선
Rathole·Tunnel 현상으로 측정 편차가 컸던 가루사료를 표면·깊이·영상 융합 분석으로 고정밀 측정이 가능하도록 개선했습니다.
단일 LiDAR 기반 고정밀 사일로 분석 구현
고가의 다중 LiDAR 없이 단일 직선 LiDAR와 RGB 영상만 결합해 사일로 잔량·중량을 고정밀 분석하는 시스템을 구현했습니다.
핵심 기능
LiDAR·RGB 기반 사료 잔량·중량 분석
단일 직선 LiDAR와 RGB 이미지를 결합해 사일로 내부 사료의 잔량·중량·표면 상태를 자동 분석합니다.
진행 단계
서비스 런칭 및 운영 이관
2024.03.
AI 분석·FastAPI·센서 연계·운영 기능까지 개발 완료 후 정식 서비스로 전환했으며, 퇴사 전 기술·소스·운영 절차를 후임 개발자에게 인계했습니다. AI 기반기술 분야를 100% 독자개발 후 인계 하였습니다.
프로젝트 상세
1) 포트폴리오 소개 : 서비스 카테고리와 메인 타깃을 포함한 간략한 소개 LiDAR·Vision AI·IoT 기술을 이용하여 사료공장 및 축산 현장의 사일로 내부 상태를 자동 분석하고 운영 정보를 제공하는 AI 기반 사료 사일로 관리 플랫폼을 개발·운영했습니다. 선진사료·서부사료·금강축산 등 실제 현장을 대상으로 LiDAR 및 RGB 이미지와 IoT 데이터를 수집하고, Vision AI를 이용해 사료
