개발/연구완료
영상취득 방법 및 장치 개발
- EDANet 학습데이터 증강 기반 Few-Shot Learning
- 건설현장용 학습데이터 구축 기술 개발
딥러닝 기반 위험 판별 알고리즘 개발
- Labeling 작업 최소화를 위한 Semi-Supervised Learning
시각지능기반 안전관리 시스템 개발
- 현장의 위험요인 분석을 통한 사고사례 분석
- 이미지 인식 타겟 대상 도출 프로세스 개발
개발/연구계획
Vision Intelligence
스테레오 영상 및 딥러닝 알고리즘 기반 인력 위치 추적
- 객체 인식 및 추적 알고리즘을 딥러닝 기반의 알고리즘(Deepsort)으로 대체
- 두 개의 각 영상에서 인식된 객체들 간의 매칭(Matching) 과정 단순화
- 카메라를 2대 사용했을 때와 3대 사용했을 때에 대한 비교 검토
건설현장용 데이터 학습 알고리즘 및 서비스 어플리케이션 개발
객체 식별을 통한 진행작업 및 위험상황 추론기술 개발
이미지상에서 확인된 객체 정보들 중 초록색 안전모, 작업자, AL-BEAM, AL-FORM, 결로방지단열재 등의 객체가 판별될 경우, 알폼 슬래브 형성 설치작업을 추론할 수 있음. 이미지 상 빨간색 안전모, 작업자, 슬링벨트, 철근, 슬래브가 판별될 경우, 철근 양중작업이 진행중인 것으로 추론할 수 있음. 고도화된 객체 판별 기술은 세부적인 작업을 추론 가능하게 함. 작업내용에 포함되는 객체정보, 공간정보를 세분화하여 다양한 작업상황을 추론하고 발생가능한 사고종류를 분석함.