최근 건설 및 제조업 현장에서 작업자의 안전사고 방지에 대한 중요성이 증가되고 있습니다. 딥러닝 기반의 컴퓨터 비전 기술을 사용하여 작업자의 헬멧 미착용, 쓰러짐, 위험지역 진입 등 위험 상황에 대해 인식하고 즉시 경고 알람을 보낼 수 있습니다. 현장에 특화된 안전 모니터링 솔루션은 작업 현장에서 사고 위험을 줄일 수 있을 뿐만 아니라 축적된 데이터를 분석하여 사전에 예방을 할 수 있습니다.
Use Cases
Construction Site Safety, Manufacturing Site Safety
풀어야 할 문제 및 니즈
기존의 수동적인 현장관제시스템 및 사후관리 프로세스에서 벗어나 현장의 변화하는 상황에 능동적으로 반응하고 대응할 수 있는 효과적인 솔루션 필요
새로운 딥러닝 기반의 모델의 성능을 안정적으로 유지하기 위한 모델 학습과 관련된 기술
문제 해결 방법 및 적용 기술
스누아이랩의 AutoCare를 적용하여, AutoCare Vision App을 현장 데이터 기반으로 재학습
AutoCare Edge를 사용하여 inference된 분석결과를 AutoCare VMS(Video Management System)를 통하여 사용자 모니터링
기술 적용 결과
01
현장에 AutoCare 적용하여 현장 재학습을 통한 딥러닝 모델 성능을 현장의 변화에 맞춰 안정적으로 유지할 수 있도록 지원
02
현장에 AutoCare Edge+VMS 구축 및 경광등과 같은 IoT 기기를 연동하여 이벤트 발생시 신속하게 실시간 알림 기능 지원
