KR102575009B1 - Smart safety administration system for forklift truck and mehtod thereof - Google Patents

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KR102575009B1
KR102575009B1 KR1020200181027A KR20200181027A KR102575009B1 KR 102575009 B1 KR102575009 B1 KR 102575009B1 KR 1020200181027 A KR1020200181027 A KR 1020200181027A KR 20200181027 A KR20200181027 A KR 20200181027A KR 102575009 B1 KR102575009 B1 KR 102575009B1
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Abstract

본 실시예에 따른 차량에 부착되어 작업자 인체와 인접 여부를 감지하는 복합 감지부와, 작업자의 신체 일부에 부착된 작업자 태그부와, 작업 현장을 촬영하는 영상 촬영부와, 복합 감지부, 작업자 태그부 및 영상 촬영부의 현장 정보를 관리서버에 제공하는 무선 중계부 및 상기 현장 정보를 바탕으로 위험 발생 유무를 판단, 관리하여 사고를 예방하는 관리서버부를 포함하는 지게차의 스마트 안전 관리 시스템을 제공한다.A composite sensor attached to the vehicle according to the present embodiment to detect proximity to the operator's body, a worker tag attached to a part of the worker's body, an image capture unit for capturing a work site, a composite detector, and a worker tag Provides a forklift smart safety management system including a wireless relay unit that provides field information of the unit and video recording unit to the management server and a management server unit that prevents accidents by determining and managing risk based on the site information.

Description

지게차의 스마트 안전 관리 시스템 및 방법{SMART SAFETY ADMINISTRATION SYSTEM FOR FORKLIFT TRUCK AND MEHTOD THEREOF}Forklift smart safety management system and method {SMART SAFETY ADMINISTRATION SYSTEM FOR FORKLIFT TRUCK AND MEHTOD THEREOF}

본 발명은 지게차의 스마트 안전 관리 시스템 및 방법에 관한 것으로, 지계차 작업 구간 내의 작업자 안전 보호를 위해 스마트 공장 현장 적응형 지게차 위치 기반 작업자 안전 관리 시스템을 제공한다.The present invention relates to a smart safety management system and method for a forklift, and provides a smart factory site adaptive forklift location-based worker safety management system for worker safety protection in a forklift working section.

국내 제조 산업에서의 산업재해 1위가 지게차 안전사고로, 최근 5년간(2013년부터 2017년) 평균 약 천백명의 부상자와 약 35명의 사상자가 발생하였다.The number one industrial accident in the domestic manufacturing industry is a forklift accident, with an average of about 1,100 injuries and about 35 casualties over the past five years (2013 to 2017).

이와 같은 지계차 사고의 예방을 위해 다양한 기술들이 연구 개발되고 적용되어야 한다.To prevent such forklift accidents, various technologies should be researched, developed, and applied.

이와 같은 사고 예방 기술중 하나로 대한민국등록특허 제10-1774200호에서는 RFID와 지그비(Zigbee) 무선 통신을 이용하여 지계차간 또는 지계차와 작업자간의 근접 경고를 알리는 기술이 개시되어 있다.As one of such accident prevention technologies, Korean Patent Registration No. 10-1774200 discloses a technology for informing proximity warnings between forklifts or between forklifts and workers using RFID and Zigbee wireless communication.

하지만, 이와 같은 기술도 다양한 작업 환경과 전파 방해등으로 인해 효과적인 안전 관리시스템이 되지 못하고, 관리자가 이러한 환경을 관리하지 못하는 단점이 있다.However, this technology also has a disadvantage in that it does not become an effective safety management system due to various working environments and radio interference, and a manager cannot manage these environments.

본 발명은 상술한 문제점을 해결하기 위하여 안출된 것으로서,The present invention has been made to solve the above problems,

지계차 부착형 인체감지 및 거리 인식 기능의 복합 센서, 미들웨어, 위치 정보 및 영상 데이터 뷰젼 디지털트윈 플랫폼 기술을 통해 현장 작업자 및 지게차 운전자, 관리자 모두 위험 상황을 동시에 인지하고, 작업자 위험상황 감지 복합 센서 및 보정 알고리즘등을 통한 인지 정확도 개선과 태그 미착용자에 관한 위험 감지를 보안할 수 있는 지게차의 스마트 안전 관리 시스템 및 방법에 관한 것이다.Through the fork lift vehicle-attached complex sensor with human body detection and distance recognition functions, middleware, location information, and image data viewing digital twin platform technology, field workers, forklift drivers, and managers simultaneously recognize dangerous situations, and work dangerous situation detection complex sensors and It relates to a smart safety management system and method for a forklift that can improve recognition accuracy through a correction algorithm, etc. and secure risk detection for people not wearing a tag.

본 발명에 따른 차량에 부착되어 작업자 인체와 인접 여부를 감지하는 복합 감지부와, 작업자의 신체 일부에 부착된 작업자 태그부와, 작업 현장을 촬영하는 영상 촬영부와, 복합 감지부, 작업자 태그부 및 영상 촬영부의 현장 정보를 관리서버에 제공하는 무선 중계부 및 상기 현장 정보를 바탕으로 위험 발생 유무를 판단, 관리하여 사고를 예방하는 관리서버부를 포함하는 지게차의 스마트 안전 관리 시스템을 제공한다.A complex sensing unit attached to a vehicle according to the present invention and detecting proximity to a worker's body, a worker tag unit attached to a part of the worker's body, an image capturing unit capturing a work site, a complex sensing unit, and a worker tag unit And a smart safety management system for a forklift including a wireless relay unit that provides on-site information from a video recording unit to a management server and a management server unit that prevents accidents by determining and managing risk based on the on-site information.

상기 복합 감지부는 작업자의 인접 여부와 주변의 인체를 감지하는 복합 센서부와, 차량의 위치를 측정 제공하는 위치 센서부와, 외부 장치와 통신을 수행하는 복합 통신부와, 위험 여부를 알리는 알림부와, 각부의 동작을 제어하는 복합 제어부와, 전원을 제공하는 전원부와 각부를 수납하는 하우징부를 포함하는 것을 특징으로 한다.The complex sensing unit includes a complex sensor unit that detects the proximity of a worker and a human body, a position sensor unit that measures and provides a location of a vehicle, a complex communication unit that communicates with an external device, a notification unit that informs whether or not there is danger, and , It is characterized in that it includes a complex control unit for controlling the operation of each unit, a power supply unit for providing power, and a housing unit for accommodating each unit.

상기 복합 센서부는 단일 몸체로 구성된 원거리 물체를 감지하는 원거리감지부와, 근거리 물체를 감지하는 근거리 감지부와, 주변의 인체를 감지하는 인체 감지부를 포함하고, 상기 원거리 감지부는 900MHz 대역의 주파수 신호를 사용하여 원거리 작업자의 위치를 감지하는 RF 리더를 포함하고, 상기 근거리 감지부는 125KHz 대역의 주파수 신호를 사용하여 근거리 작업자의 위치를 감지하는 LF 리더를 포함하고, 상기 인체 감지부는 근접 영역의 인체를 감지하는 근접(RIP) 센서, IP센서 및 레이저 센서를 포함하는 것을 특징으로 한다.The complex sensor unit includes a single body and includes a remote sensing unit configured to detect a long-distance object, a short-range sensing unit configured to detect a short-range object, and a human body sensing unit configured to detect a nearby human body, and the remote sensing unit transmits a frequency signal in a 900 MHz band. and an RF reader for detecting the position of a remote worker using a radio frequency signal, wherein the short-distance detector includes an LF reader for detecting the position of a short-distance worker using a frequency signal in the 125 KHz band, and the human body detector detects a human body in a proximity area. It is characterized in that it includes a proximity (RIP) sensor, an IP sensor and a laser sensor.

상기 복합 센서부, 위치 센서부, 복합 통신부, 복합 알림부, 복합 제어부 및 전원부는 별도의 하우징 내측에 실장되고, 상기 복합 센서부와, 복합 통신부 및 복합 제어부가 하우징 내측에 위치하고, 위치 센서부와 복합 알림부는 하우징 외측에 위치하는 것을 특징으로 한다.The complex sensor unit, the position sensor unit, the complex communication unit, the complex notification unit, the complex control unit, and the power supply unit are mounted inside a separate housing, and the complex sensor unit, the complex communication unit, and the complex control unit are located inside the housing, and the position sensor unit and The complex notification unit is characterized in that it is located outside the housing.

상기 작업자 태그부는 원거리 및 근거리 신호를 출력하는 태그부와, 외부 장치와 통신을 수행하는 작업자 통신부와, 위험 여부를 알리는 작업자 알림부와, 각부의 동작을 제어하는 작업자 제어부와, 각부에 전원을 제공하는 작업자 전원부를 포함하고, 작업자가 작용하는 안전모에 장착되거나, 작업자가 패용하는 출입 카드에 위치하는 것을 특징으로 한다.The operator tag unit includes a tag unit for outputting long and short distance signals, a worker communication unit for communicating with an external device, a worker notification unit for notifying whether or not there is danger, a worker control unit for controlling operation of each unit, and providing power to each unit. It is characterized in that it includes a worker power supply unit that is mounted on a safety helmet operated by the worker, or located on an access card worn by the worker.

영상 촬영부는 작업 현장의 영상을 촬영하는 CCTV부와, 촬영된 영상을 분석하여 작업 현장을 메쉬 패턴 형태로 구획하여 구분하는 영상 구획부와, 지게차 및 작업자를 인식하는 영상 인식부와, 영상 구획부와 영상 인식부를 통해 구획된 영상 구간내의 지게차 및 작업자의 이동을 판단하는 움직임 판단부와, 지게차의 움직임을 패턴화 하는 움직임 패턴화부를 포함하는 것을 특징으로 한다.The video capture unit includes a CCTV unit that captures images of the work site, an image partition unit that analyzes the captured images and divides and divides the work site into a mesh pattern, an image recognition unit that recognizes forklifts and workers, and an image partition unit. and a motion determination unit for determining the movement of the forklift and operator in the partitioned image section through the image recognition unit, and a motion patterning unit for patterning the movement of the forklift.

상기 영상 구획부는 작업 현장 영상 정보를 일정한 사이즈의 메쉬(격자) 패턴 형태 또는 그리드 패턴 형태로 구획하되, 하나의 격자가 지게차의 장축 길이에 해당하는 정사각형 형태로 패터닝되고, 상기 영상 인식부는 촬영된 영상 정보내에서 작업자와 지게차를 인식하고, 상기 움직임 판단부는 격자 패턴 하나에 하나의 입력 이동과 4개의 출력 이동으로 판단하고, 격자 간을 움직이는 움직임을 트리 노드 형태로 분리하여 작업자 또는 지게차의 움직임을 패턴화하고, 이 패턴을 이용하여, 작업자 또는 지게차의 예상 움직임을 파악하는 것을 특징으로 한다.The image partitioning unit partitions the worksite image information in the form of a mesh (lattice) pattern or grid pattern of a certain size, one grid is patterned in a square shape corresponding to the length of the long axis of the forklift, and the image recognition unit captures the image Recognizes the operator and the forklift within the information, and the motion determination unit determines one input movement and four output movements per grid pattern, separates the movement between the grids in the form of a tree node, and patterns the movement of the worker or forklift and using this pattern, it is characterized in that the expected movement of the worker or forklift is identified.

상기 관리 서버부는 무선 중계부, 복합 감지부, 작업자 태그부 및 영상 촬영부와 통신을 수행하는 서버 통신부와, 각부로 부터 제공된 신호를 바탕으로 지게차의 위치와 그 주변의 작업자 위치를 실시간으로 확인하는 위치 확인부와, 확인된 지게차와 작업자의 위치를 바탕으로 지게차 및 작업자의 이동 경로를 예측하는 경로 예측부와, 제공된 신호를 바탕으로 지게차와 작업자간의 충돌을 판단하거나, 예측된 지게차와 작업자의 이동 경로를 바탕으로 지게차와 작업자간의 충돌을 사전에 판단하는 위험 판단부와, 각 신호와 정보가 저장된 데이터 베이스부를 포함하는 것을 특징으로 한다.The management server unit checks the location of the forklift and the location of workers around it in real time based on signals provided from a server communication unit that communicates with a wireless relay unit, a complex detection unit, a worker tag unit, and an image capturing unit, and A location confirmation unit and a path prediction unit that predicts the movement path of the forklift and the worker based on the identified forklift and worker locations, and determines a collision between the forklift and the worker based on the provided signal, or predicts the movement of the forklift and the worker It is characterized in that it includes a risk determination unit that determines a collision between the forklift and the operator in advance based on the path, and a database unit in which each signal and information are stored.

상기 서버 통신부는 지게차의 현 위치를 확인할 수 있는 위치 센싱 신호와, 작업자와의 충돌 여부를 확인할 수 있는 복합 센싱 신호 그리고, 영상 촬영부의 영상 정보도 제공 받고, 상기 위치 확인부는 제공 받은 정보와 신호를 바탕으로 격자 패턴으로 구획된 작업 현장 내에서 지게차와 작업자의 현재 위치 좌표를 확인하고, 제공 받은 위치 센싱 신호를 바탕으로 정확한 지게차의 위치정보를 수정하고, 복합 센싱 신호를 바탕으로 태그를 갖고 있는 작업자의 현 위치를 확인하고, 영상 정보내의 사람의 이동을 확인하여 태그를 갖지 않는 작업자의 위치를 확인하는 것을 특징으로 한다.The server communication unit receives a position sensing signal capable of confirming the current position of the forklift, a composite sensing signal capable of determining whether there is a collision with a worker, and image information of an image capturing unit, and the positioning unit receives the provided information and signals Check the current location coordinates of the forklift and worker within the work site partitioned in a grid pattern based on the grid pattern, correct the location information of the forklift based on the provided location sensing signal, and the worker with the tag based on the complex sensing signal It is characterized in that the location of an operator who does not have a tag is confirmed by confirming the current location of and checking the movement of a person in the image information.

상기 경로 예측부는 영상 정보의 격자 패턴을 기준으로 지게차의 이동을 예측하고, 작업자의 이동을 예측하되, 사각형 형태의 패턴으로 지게차가 들어가는 일면 영역이 입력 방향이 되고, 입력 방향 일면을 포함한 다른 3면 모두가 출력 방향으로 정의 하고, 실시간으로 들어오는 복합 센싱 신호 및 위치 센싱 신호와 영상 정보를 바탕으로 지게차의 이동 경로를 예층하되, 지게차의 속도와, 직진 또는 후진 방향을 바탕으로 그 주변의 격자 패턴을 이동 예상 격자로 위험 구간으로 지정하고, 상기 위험 판단부는 복합 센싱 신호를 바탕으로 지게차의 복합 센서부에서 센싱된 인접 작업자의 위치를 통해 직접 위험 여부를 판단하고, 경로 예측부를 통해 지게차의 이동 경로와 작업자가 위치한 격자 간의 이격 거리를 바탕으로 지게차가 위치한 격자를 충격 격자로 지정하고, 이 충격 격자를 기준으로 4방향의 인접 격자를 위험 격자로 감지하고, 이 위험 격자들을 기준으로 4방향의 인접 격자를 위험 예비 격자로 정의하여, 위험 예비 격자에 작업자가 위치하는 경우, 위험으로 판단하고, 관련 알람 신호를 송출하는 것을 특징으로 한다.The path prediction unit predicts the movement of the forklift based on the lattice pattern of the image information and predicts the movement of the worker, but the area on one side where the forklift enters in a rectangular pattern becomes the input direction, and the other three sides including one side of the input direction All of them are defined as output directions, and based on composite sensing signals, position sensing signals, and video information coming in real time, the forklift's moving path is predicted, but based on the speed of the forklift and the forward or backward direction, the grid pattern around it is determined. It is designated as a dangerous section by the movement prediction grid, and the risk determination unit directly determines whether or not there is danger through the position of the adjacent worker sensed by the complex sensor unit of the forklift based on the complex sensing signal, and the path prediction unit determines the movement path of the forklift and Based on the distance between the grids where the operator is located, the grid where the forklift is located is designated as the impact grid, the grid adjacent to the four directions based on this grid is detected as the hazard grid, and the grid adjacent to the four directions based on these grids is defined as a risk preliminary grid, and when a worker is located on the hazard preliminary grid, it is characterized in that it is determined as dangerous and a related alarm signal is transmitted.

상기 경로 예측부는 이전 이동한 지게차의 경로에 해당하는 격자를 선 이동 격자로 저장하고, 이를 바탕으로 지게차가 앞으로 이동할 경로를 예측하되, 시간 및 이동 횟수를 반영하여 이동 예상 격자를 산출하는 것을 특징으로 한다.The path prediction unit stores the grid corresponding to the path of the previously moved forklift as a line movement grid, and based on this, predicts the path the forklift will move forward, and calculates the movement prediction grid by reflecting time and number of movements. do.

상기 영상 정보는 음영 구간을 갖고, 상기 위험 판단부에 작업자 이동을 추적하는 기능을 구비하여, 작업자가 음영 구간(즉, 음영 격자)영역으로 들어간 다음 그 주변의 다른 격자로 이동하지 않는 경우에는 작업자가 음영 구간에 지속적으로 머물고 있는 것으로 판단하는 것을 특징으로 하는 특징으로 한다.The image information has a shaded area, and the risk determination unit has a function of tracking the worker's movement, so that if the operator enters the shaded area (ie, shaded grid) area and does not move to another grid around it, the operator It is characterized in that it is determined that is continuously staying in the shaded section.

상기 경로 예측부는 위치 센싱 신호와, 충격 격자의 변화를 바탕으로 지게차의 이동 방향을 산출하고, 상기 위험 판단부는 충격 격자를 기준으로 지게차의 이동 방향면과 그 인접 양 주변의 면에 해당하는 영역의 격자를 위험 격자로 하고, 이 위험 격자와 접하는 면의 격자를 위험 예비 격자로 정의 하는 것을 특징으로 한다.The path prediction unit calculates the moving direction of the forklift based on the position sensing signal and the change in the impact grid, and the risk determination unit determines the area corresponding to the moving direction surface of the forklift and the adjacent both adjacent surfaces based on the impact grid. It is characterized in that the grid is defined as a hazard grid, and the grid on the surface in contact with the hazard grid is defined as a hazard preliminary grid.

이와 같이 본 발명은 공장과 같은 작업 현장(영역) 내의 작업자의 위치는 물론 지게차의 위치를 정확하게 인식이 가능하다.As described above, according to the present invention, it is possible to accurately recognize the position of a forklift as well as the position of a worker in a work site (area) such as a factory.

또한, 모션 감지 CCTV등을 활용하여 작업자 수는 물론, 태그가 없는 작업자의 위치도 파악하는 것이 가능하다.In addition, it is possible to determine the location of workers without tags as well as the number of workers by utilizing motion detection CCTV.

또한, 관리자의 현장 모니터링이 가능하여 작업 현장의 안정성을 향상시킬 수 있다.In addition, it is possible to monitor the site by the manager, so that the safety of the work site can be improved.

또한, 음영 지역의 작업자 인식을 통해 음영 지역에서의 사고 발생 위험을 감소시킬 수 있다.In addition, the risk of accidents in the shaded area can be reduced through worker recognition of the shaded area.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 지게차의 스마트 안전 관리 시스템을 설명하기 위한 개념도.
도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 복합 감지부의 블록도.
도 3은 일 실시예에 따른 복합 센서부의 블록도.
도 4는 일 실시예에 따른 작업자 태그부의 블록도.
도 5는 일 실시예에 따른 영상 촬영부의 블록도.
도 6은 일 실시예에 따른 관리 서버부의 블록도.
도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 스마트 안전 관리 시스템의 동작을 설명하기 위한 개념도.
도 8 및 도 9는 일 실시예의 변형예에 다른 안전 관리 방법을 설명하기 위한 개념도.1 is a conceptual diagram for explaining a smart safety management system for a forklift according to an embodiment of the present invention.
2 is a block diagram of a complex sensing unit according to an embodiment of the present invention.
3 is a block diagram of a composite sensor unit according to an exemplary embodiment;
4 is a block diagram of an operator tag unit according to an embodiment;
5 is a block diagram of an image capture unit according to an exemplary embodiment;
6 is a block diagram of a management server unit according to an embodiment;
7 is a conceptual diagram for explaining the operation of a smart safety management system according to an embodiment of the present invention.
8 and 9 are conceptual diagrams for explaining a safety management method according to a modified example of an embodiment.

이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 실시예를 더욱 상세히 설명하기로 한다. 그러나 본 발명은 이하에서 개시되는 실시예에 한정되는 것이 아니라 서로 다른 다양한 형태로 구현될 것이며, 단지 본 실시예들은 본 발명의 개시가 완전하도록 하며, 통상의 지식을 가진 자에게 발명의 범주를 완전하게 알려주기 위해 제공되는 것이다. 도면상에서 동일 부호는 동일한 요소를 지칭한다.Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in more detail with reference to the accompanying drawings. However, the present invention is not limited to the embodiments disclosed below, but will be implemented in a variety of different forms, only these embodiments will complete the disclosure of the present invention, and will fully cover the scope of the invention to those skilled in the art. It is provided to inform you. Like reference numerals designate like elements in the drawings.

본 명세서에서의 구성부들에 대한 구분은 각 구성부가 담당하는 주기능별로 구분한 것에 불과함을 명확히 하고자 한다. 즉, 이하에서 설명할 2개 이상의 구성부가 하나의 구성부로 합쳐지거나 또는 하나의 구성부가 보다 세분화된 기능별로 2개 이상으로 분화되어 구비될 수도 있다. 그리고 이하에서 설명할 구성부 각각은 자신이 담당하는 주기능 이외에도 다른 구성부가 담당하는 기능 중 일부 또는 전부의 기능을 추가적으로 수행할 수도 있으며, 구성부 각각이 담당하는 주기능 중 일부 기능이 다른 구성부에 의해 전담되어 수행될 수도 있음은 물론이다. 따라서, 본 명세서를 통해 설명되는 각 구성부들의 존재 여부는 기능적으로 해석 되어야 할 것이다. 이러한 이유로 본 발명의 지게차의 스마트 안전 관리 시스템 및 방법의 구성부들의 구성은 본 발명의 목적을 달성할 수 있는 한도 내에서 상이해질 수 있음을 명확히 밝혀둔다.It is intended to be clear that the classification of components in this specification is merely a classification for each main function in charge of each component. That is, two or more components to be described below may be combined into one component, or one component may be divided into two or more for each more subdivided function. In addition, each component to be described below may additionally perform some or all of the functions of other components in addition to its main function, and some of the main functions of each component may be performed by other components. Of course, it may be dedicated and performed by . Therefore, the existence or nonexistence of each component described through this specification should be interpreted functionally. For this reason, it is clearly stated that the configuration of the components of the smart safety management system and method of the forklift of the present invention may be different within the limit capable of achieving the object of the present invention.

본 명세서에서, 제1 및 제2, 상부 및 하부 등의 관계적인 용어는, 그러한 엔티티 또는 액션 간의 실제 관계 또는 순서를 반드시 요구하거나 암시하지 않고 다른 엔티티나 액션과 하나의 엔티티 또는 액션을 구별하는 데에만 사용될 수 있다. 용어 "포함하다(comprises)", "포함하는(comprising)" 또는 그 다른 변형은, 구성요소의 리스트를 포함하는 프로세스, 방법, 제품, 또는 장치가 구성요소만을 포함하지 않지만 그러한 프로세스, 방법, 제품, 또는 장치에 명시적으로 열거되거나 내재되지 않은 다른 구성요소를 포함할 수 있도록, 비배타적인 포함물을 커버하도록 의도된다. "하나의 ~를 포함하다"로 진행되는 하나의 구성요소는, 더 이상의 제한없이, 구성요소를 포함하는 프로세스, 방법, 제품, 또는 장치 내에 부가적인 동일한 구성요소의 존재를 배제한다.In this specification, relational terms such as first and second, upper and lower are used to distinguish one entity or action from another entity or action without necessarily requiring or implying an actual relationship or order between those entities or actions. can only be used for The terms "comprises", "comprising" or other variations thereof refer to a process, method, product, or apparatus that includes a list of elements but does not include only those elements, such process, method, product, or product. , or other components not explicitly listed or implicit in the device. One element proceeding to “comprises a” excludes, without further limitation, the presence of additional identical elements within the process, method, product, or apparatus that includes the element.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 지게차의 스마트 안전 관리 시스템을 설명하기 위한 개념도이다.1 is a conceptual diagram for explaining a smart safety management system for a forklift according to an embodiment of the present invention.

도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 복합 감지부의 블록도이고, 도 3은 일 실시예에 따른 복합 센서부의 블록도이다.2 is a block diagram of a composite sensor unit according to an embodiment of the present invention, and FIG. 3 is a block diagram of a composite sensor unit according to an embodiment.

도 4는 일 실시예에 따른 작업자 태그부의 블록도이다.4 is a block diagram of an operator tag unit according to an embodiment.

도 5는 일 실시예에 따른 영상 촬영부의 블록도이다.5 is a block diagram of an image capturing unit according to an exemplary embodiment.

도 6은 일 실시예에 따른 관리 서버부의 블록도이다.6 is a block diagram of a management server unit according to an embodiment.

도 7은 본 발명의 일 실시예에 따른 스마트 안전 관리 시스템의 동작을 설명하기 위한 개념도이고, 도 8 및 도 9는 일 실시예의 변형예에 다른 안전 관리 방법을 설명하기 위한 개념도이다.7 is a conceptual diagram for explaining the operation of a smart safety management system according to an embodiment of the present invention, and FIGS. 8 and 9 are conceptual diagrams for explaining another safety management method according to a modification of an embodiment.

도 1 내지 도 9에 도시된 바와 같이, 본 실시예에 따른 지게차의 스마트 안전 관리 시스템은 차량에 부착되어 작업자 인체와 인접 여부를 감지하는 복합 감지부(100)와, 작업자의 신체 일부에 부착된 작업자 태그부(200)와, 작업 현장을 촬영하는 영상 촬영부(400)와, 복합 감지부(100), 작업자 태그부(200) 및 영상 촬영부(400)의 현장 정보를 관리서버(500)에 제공하는 무선 중계부(300)와, 상기 현장 정보를 바탕으로 위험 발생 유무를 판단, 관리하여 사고를 예방하는 관리서버부(500)를 포함한다.As shown in FIGS. 1 to 9, the smart safety management system for a forklift according to the present embodiment includes a complex sensor 100 attached to a vehicle and detecting proximity to a worker's body, and a body part attached to a worker's body. The operator tag unit 200, the video capture unit 400 for photographing the work site, the complex detection unit 100, the operator tag unit 200 and the image capture unit 400, the management server 500 It includes a wireless relay unit 300 provided to and a management server unit 500 that prevents accidents by determining and managing whether there is a danger based on the site information.

본 실시예의 지게차의 스마트 안전 관리 시스템은 지게차 주변의 작업자 위치를 수집하고, 작업 현장내의 지게차 위치 확인을 통해 지게차 주변 작업자를 인식하여 작업자의 사망재해를 방지한다. 이때, 디지털 트윈기술을 활용하여 지게차 사고 예방 정보를 제공하되, 모션 감지 기술을 통해 가상의 작업 현장의 지게차와 작업자의 움직임을 모니터링하여 위험 발생시 이를 긴급히 알릴수 있다.The smart safety management system of the forklift of the present embodiment collects the position of the worker around the forklift and recognizes the worker around the forklift through the location of the forklift in the work site to prevent the death of the worker. At this time, digital twin technology is used to provide forklift accident prevention information, but motion sensing technology monitors the movements of forklifts and workers in the virtual work site, so that when danger occurs, it can be notified urgently.

또한, 작업 현장 내의 위치 인식의 어려움을 해소하고, 관리자가 작업 현장에 관한 모니터링이 가능하게된다. 태그를 착용하지 않는 작업자의 안전도 보장할 수 있다. 이를 위해 센서 퓨젼을 이용한 위치 및 인체 감지 데이터의 지능적 정합 기술과 이러한 복합센서를 통한 지게차 주변 작업자의 위치를 분석하고, 지게차 주변의 사고 방지가 가능하다. 영상 데이터의 퓨젼을 통해 안전 관리 서비스의 제공이 가능하다.In addition, it eliminates the difficulty of recognizing the location in the work site, and enables the manager to monitor the work site. The safety of workers not wearing tags can also be guaranteed. To this end, it is possible to analyze the position of workers around the forklift through the intelligent matching technology of position and human body detection data using sensor fusion and these complex sensors, and to prevent accidents around the forklift. It is possible to provide safety management service through fusion of image data.

본 발명은 지게차 부착형 작업자 인체감지 및 거리인식기능의 복합센서 수집기술을 구비한다. 이를 위해 센서 데이터 신호처리와, 무선통신 RF 성능 개선 및 노이즈 필터링과, 현장 적합형 안테나를 제안한다. 또한, 지게차 안전관리 전용 IoT 네트워크가 탑재된 게이트웨이가 필요하고, 이를 임베디드 리눅스 어플리케이션(embedded Linux application)으로 하고, 위치인식 데이터 보정 알고리즘을 포함한다. 그리고, IoT기반 제조산업현장 적응형 안전관리 미들웨어를 개발하되, 위험상황을 인지하고, 실시간 위치추적정보 기반의 대상 출현 패터닝과, 개체별 이동패턴에 따른 경로예측 및 실시간 위치정보 기반 위험예측을 실시한다. 지게차 위치정보와 영상 데이터 퓨젼(Data Fusion) 디지털트윈(Digital Twin) 플랫폼구현을 구현한다. 이를 위해 데이터 통합관리 인터페이스 모듈과, 통합관리 데이터베이스 및 IoT시스템을 포함하고, IoT Data와 비젼(VISION)과 위치 매칭 음영지역 해소하고 데이터를 연동한다.The present invention has a forklift attachment type complex sensor collection technology with human body detection and distance recognition functions. To this end, sensor data signal processing, wireless communication RF performance improvement, noise filtering, and site-appropriate antenna are proposed. In addition, a gateway equipped with an IoT network dedicated to forklift safety management is required, and it is an embedded Linux application and includes a location-aware data correction algorithm. In addition, IoT-based manufacturing industrial site adaptive safety management middleware is developed, but it recognizes risky situations, patterning the appearance of targets based on real-time location tracking information, and predicts routes according to movement patterns for each entity and predicts risks based on real-time location information. do. Realizes forklift location information and image data fusion Digital Twin platform implementation. To this end, it includes a data integrated management interface module, an integrated management database and IoT system, solves IoT data and vision and location matching shaded areas, and interlocks data.

본 실시예에 따른 복합 감지부(100)는 작업자의 인접 여부와 주변의 인체를 감지하는 복합 센서부(110)와, 차량의 위치를 측정 제공하는 위치 센서부(120)와, 외부 장치와 통신을 수행하는 복합 통신부(130)와, 위험 여부를 알리는 알림부(140)와, 각부의 동작을 제어하는 복합 제어부(150)와, 전원을 제공하는 전원부(160)와 각부를 수납하는 하우징부(170)를 포함한다.The complex sensing unit 100 according to the present embodiment includes a complex sensor unit 110 that detects the proximity of a worker and a nearby human body, a position sensor unit 120 that measures and provides a location of a vehicle, and communicates with an external device. A complex communication unit 130 that performs, a notification unit 140 that notifies whether or not there is danger, a complex control unit 150 that controls the operation of each unit, a power supply unit 160 that provides power, and a housing unit that accommodates each unit ( 170).

복합 센서부(110)는 원거리 물체를 감지하는 원거리감지부(111)와, 근거리 물체를 감지하는 근거리 감지부(112)와, 주변의 인체를 감지하는 인체 감지부(113)를 포함한다.The complex sensor unit 110 includes a remote sensing unit 111 for detecting a distant object, a short distance sensing unit 112 for detecting a short distance object, and a human body sensor 113 for detecting a human body around.

본 실시예의 복합 센서부(110)는 원거리 감지부(111), 근거리 감지부(112) 및 인체 감지부(113)가 하나의 몸체로 구성되는 것이 효과적이다. 이를 통해, 각부의 측정 신호가 서로 다른 방향이 아닌 동일 방향을 향할 수 있게 되고, 단일 기준점에서의 측정 값이 산출될 수 있다. 또한, 이들이 단일 몸체에서 서로 다른 파장의 주파수 신호가 전송됨으로 인해 지게차의 작업 현장에 있는 다양한 전파 방해 요소들에 의한 전파 방해에 의한 신호 왜곡을 최소화할 수 있다. 종래의 작업 현장은 금속재질등에 의한 주파수 왜곡이 심한 상태이지만, 이들을 본 발명과 같이 퓨전된 단일 몸체의 하나의 센서 형태로 배치함으로 인해, 일 부에서의 신호 왜곡을 다른 부에서 보완할 수 있는 특징이 있다.In the composite sensor unit 110 of this embodiment, it is effective that the remote sensing unit 111, the short distance sensing unit 112, and the human body sensing unit 113 are configured as one body. Through this, the measurement signals of each part can be directed in the same direction rather than in different directions, and a measurement value at a single reference point can be calculated. In addition, since frequency signals of different wavelengths are transmitted from a single body, signal distortion caused by radio interference by various radio interference elements in the forklift work site can be minimized. Conventional work sites are in a state of severe frequency distortion due to metal materials, etc., but by arranging them in the form of one sensor of a single fusion body as in the present invention, signal distortion in one part can be compensated for in another part. there is

그리고, 원거리 감지부(111)와 근거리 감지부(112)의 감지 신호 세기에 따라 이격 거리를 판단하는 것도 가능하다.Also, it is possible to determine the separation distance according to the detection signal strengths of the remote sensing unit 111 and the short distance sensing unit 112 .

복합 센서부(110)의 근거리 위치 추적은 RTLS(Real-Time Location Service)를 통해 제한된 공간내에서 사용하는 것이 효과적이다. 물론, LBS(Location-Based Service)를 사용하는 것이 가능하다. 근거리 위치 추적은 공장이나 사무실 같은 실내(Indoor)및 야적장 및 공원과 같은 제한적인 범위의 실외(Outdoor)에서 특정 사물 및 사람의 위치를 찾을 수 있다. 그리고, 삼각법(Triangulation), 인접법(Proximity)을 사용하거나, 공간을 작은 셀로 나누어 위치 추적이 가능하다. 본 실시예의 복합 센서부의 신호를 이용하여 본 실시에의 제어부는 위와 같은 추적 기술의 적용이 가능하다.It is effective to use the short-range location tracking of the complex sensor unit 110 within a limited space through RTLS (Real-Time Location Service). Of course, it is possible to use a Location-Based Service (LBS). Near-field tracking can locate specific objects and people indoors, such as factories and offices, and outdoors within a limited range, such as yard and parks. In addition, it is possible to track the position by using triangulation or proximity, or by dividing the space into small cells. Using the signal of the complex sensor unit of this embodiment, the control unit of this embodiment can apply the above tracking technology.

거리기반(Range-based) 위치 측정은 중요한 역할을 한다. 이는 거리 측정에서 생기는 오차가 측위의 결과에 크게영향을 줄 수 있다. 측위의 정확도를 높이기 위해서는 거리 측정의 정확도를 높여하고, 거리 측정 오차가 흔하게 발생하는 문제로 LOS(Line of Sight)를 확보하지 못했을 경우와 멀티패스(Multi Path)가 발생하는 경우로 나눌 수 있다. 그 중 전자의 경우 직선으로 나아가지 못하고, 주변 사물에 반사되어 도달해서 거리 오차를 발생 시킨다. 또한 멀티패스의 경우 LOS 는 확보하였으나 사물에 반사되어 오는 무선 주파수 신호가 가장 센 신호로 들어올 때 무선 주파수 수신기는 그 신호를 올바른 신호로 인식하여 거리 오차가 발생하는 문제가 있다. 이를 해결하기 위해 앞서 언급한 각부를 단일 몸체 형태의 퓨젼 개념으로 제작하여 신호의 중심주파수를 일정하게 증가 혹은 감소시키면서 신호를 전송한다. 이를 통해 멀티패스로 오는 무선 주파수 신호를 줄임으로써 거리측정의 정확도를 향상 시킬 수 있다. 복합 센서부는 복합 센싱 신호를 생성하고 이를 출력한다.Range-based positioning plays an important role. This means that errors in distance measurement can greatly affect the results of positioning. In order to increase the accuracy of positioning, it is necessary to increase the accuracy of distance measurement, and as a common problem of distance measurement error, it can be divided into cases where LOS (Line of Sight) is not secured and cases where multi-path occurs. Among them, in the case of electrons, they cannot travel in a straight line, but are reflected from nearby objects and reach them, causing distance errors. In addition, in the case of multipath, LOS is secured, but when the radio frequency signal reflected from an object enters as the strongest signal, the radio frequency receiver recognizes the signal as the correct signal, resulting in a distance error. In order to solve this problem, the above-mentioned each part is manufactured in a fusion concept in the form of a single body, and the signal is transmitted while constantly increasing or decreasing the center frequency of the signal. Through this, it is possible to improve the accuracy of distance measurement by reducing the radio frequency signal coming to the multipath. The composite sensor unit generates a composite sensing signal and outputs it.

원거리 감지부(111)는 900MHz 대역의 주파수 신호를 사용하여 원거리 작업자의 위치를 감지하는 것이 효과적이다. 이를 위해 원거리 감지부로 RF 리더를 사용하는 것이 바람직하다.It is effective for the remote sensing unit 111 to detect the location of a remote operator using a frequency signal in the 900 MHz band. For this purpose, it is preferable to use an RF reader as a remote sensing unit.

근거리 감지부(112)는 125KHz 대역의 주파수 신호를 사용하여 근거리 작업자의 위치를 감지하는 것이 효과적이다. 이를 위해 근거리 감지부로 LF 리더를 사용하는 것이 바람직하다.It is effective for the short-distance sensing unit 112 to detect the location of the short-distance worker using a frequency signal in the 125 KHz band. For this purpose, it is preferable to use an LF reader as a short-distance sensing unit.

인체 감지부(113)는 근접 영역의 인체를 감지하는 근접(RIP) 센서, IP센서 및 레이저 센서를 사용하는 것이 효과적이다.It is effective to use a proximity (RIP) sensor, an IP sensor, and a laser sensor for detecting a human body in a proximity area as the human body sensor 113 .

위치 센서부(120)는 복합 감지부(100)가 부착된 차량의 위치를 실시간으로 측정한다. 이를 위해 본 실시예에서는 GPS를 사용하는 것이 바람직하다. 위치 센서부(120)는 위치 센싱 신호를 송출할 수 있다.The position sensor unit 120 measures the position of the vehicle to which the composite sensor 100 is attached in real time. For this purpose, it is preferable to use GPS in this embodiment. The position sensor unit 120 may transmit a position sensing signal.

복합 통신부(130)는 유무선 통신을 통해 복합 감지부(100)와 외부 장치들 간의 통신을 수행한다. 이를 위해 다양한 형태의 안테나와 통신 방식이 적용될 수 있다. 복합 통신부(130)는 센싱된 복합 센싱 신호와 위치 센싱 신호를 무선 중계부(300) 또는 관리 서버부(500)에 제공하는 것이 가능하다.The complex communication unit 130 performs communication between the complex sensor 100 and external devices through wired/wireless communication. To this end, various types of antennas and communication schemes may be applied. The composite communication unit 130 may provide the sensed composite sensing signal and location sensing signal to the wireless relay unit 300 or the management server unit 500 .

복합 알림부(140)는 복합 제어부(150)의 복합 제어 신호 또는 외부 장치로 부터 제공된 외부 신호에 따라 위험 여부를 알린다. 이때, 복합 알림부(140)는 소리, 신호, 진동 등의 방식을 통해 알림작업을 진행하는 것이 바람직하다. 물론, 복합 알림부(140)는 복합 통신부(130)를 통해 지게차와 통신을 진행하여 위험 신호를 지게차에 제공하여 위험 여부를 알리거나, 지게차 운행을 정지시키는 등의 기능을 수행하는 것도 가능하다.The composite notification unit 140 notifies whether or not there is danger according to a composite control signal of the composite control unit 150 or an external signal provided from an external device. At this time, it is preferable that the complex notification unit 140 proceeds with a notification operation through a method such as sound, signal, or vibration. Of course, the complex notification unit 140 may communicate with the forklift through the complex communication unit 130 to provide a danger signal to the forklift to inform the forklift of danger or to stop the operation of the forklift.

복합 제어부(150)는 각부의 동작을 제어하되, 복합 센서부(110)의 복합 센싱 신호 및 위치 센서부(120)의 위치 센싱 신호를 복합 통신부(130)를 통해 실시간으로 무선 중계부(300) 및 관리 서버부(500)로 제공하도록 한다. 또한, 무선 중계부(300) 및 관리 서버부(500)의 관리 신호를 제공 받아 각부의 동작을 제어하는 것도 가능하다.The composite control unit 150 controls the operation of each unit, and transmits the composite sensing signal of the composite sensor unit 110 and the position sensing signal of the position sensor unit 120 to the wireless relay unit 300 in real time through the composite communication unit 130. and to the management server unit 500. In addition, it is also possible to control the operation of each unit by receiving management signals from the wireless relay unit 300 and the management server unit 500 .

복합 감지부(100)는 지게차의 고유 번호를 보유하고 있고, 이를 복합 통신부(130)를 통해 무선 중계부(300) 및 관리 서버부(500)에 제공하는 것이 가능하다.The complex sensor 100 has a forklift unique number, and it is possible to provide it to the wireless relay unit 300 and the management server unit 500 through the complex communication unit 130 .

전원부(160)는 각부에 전원을 제공하기 위해 차량의 전원에 접속된는 것이 효과적이다. 본 실시예에서는 차량의 정지 등의 상황에서도 작업자의 충돌등을 방지하기 위해 전원부(160)는 비상 배터리를 포함하는 것이 효과적이다. 이를 통해 차량의 전원이 끊어진 상황에서도 복합 감지부(100)가 동작하도록 할 수 있다.It is effective that the power supply unit 160 is connected to the power source of the vehicle in order to provide power to each part. In this embodiment, it is effective that the power supply unit 160 includes an emergency battery in order to prevent a worker from colliding with a vehicle even when the vehicle is stopped. Through this, the complex sensor 100 can be operated even when the power of the vehicle is cut off.

상술한 복합 센서부(110), 위치 센서부(120), 복합 통신부(130), 복합 알림부(140), 복합 제어부(150) 및 전원부(160)는 별도의 하우징 내측에 실장되어 있는 것이 효과적이다. 이때, 하우징(170)의 PCB보드 상에 실장되고, 외부 충격이나 습기나 물기에 의해 각 부분이 손상 받는 것을 최소화할 수 있다. 물론, 각부가 하우징(170)이 아닌 지게차량에 분산 배치되는 것도 가능하다. 각부가 복수개 분리되어 차량에 장착되거나, 복수의 하우징(170)이 차량에 장착되는 것이 가능하다.It is effective that the above-described complex sensor unit 110, position sensor unit 120, complex communication unit 130, complex notification unit 140, complex control unit 150, and power supply unit 160 are mounted inside a separate housing. am. At this time, it is mounted on the PCB board of the housing 170, and it is possible to minimize damage to each part due to external shock or moisture or moisture. Of course, it is also possible for each part to be distributed and disposed in the forklift instead of the housing 170 . It is possible that a plurality of each part is separated and mounted on a vehicle, or a plurality of housings 170 are mounted on a vehicle.

본 실시예에서는 복합 센서부(110)와, 복합 통신부(130) 및 복합 제어부(150)가 하우징(170) 내측에 위치하고, 위치 센서부(120)와 복합 알림부(140)는 하우징(170) 외측에 위치하는 것이 효과적이다. 이를 통해 위치 센서부(120)의 센싱시 하우징(170)에 의한 간섭을 최소화할 수 있고, 복합 알림부(140)의 알림신호가 작업자나 운전자에게 직관적으로 알릴 수 있는 효과가 있다.In this embodiment, the complex sensor unit 110, the complex communication unit 130, and the complex control unit 150 are located inside the housing 170, and the position sensor unit 120 and the complex notification unit 140 are located inside the housing 170. It is effective to be located outside. Through this, interference by the housing 170 during sensing of the position sensor unit 120 can be minimized, and notification signals from the complex notification unit 140 can be intuitively notified to a worker or driver.

상술한 복합 감지부(100)의 복합 센서부(110)는 작업자 태그부(200)와의 통신을 통해 작업자의 접근 여부를 파악할 수 있다.The composite sensor unit 110 of the above-described composite detector 100 may determine whether a worker is approaching through communication with the operator tag unit 200 .

작업자 태그부(200)는 원거리 및 근거리 신호를 출력하는 태그부(210)와, 외부 장치와 통신을 수행하는 작업자 통신부(220)와, 위험 여부를 알리는 작업자 알림부(230)와, 각부의 동작을 제어하는 작업자 제어부(240)와, 각부에 전원을 제공하는 작업자 전원부(250)를 포함한다. 본 실시예의 작업자 태그부(200)는 작업자가 작용하는 안전모에 장착되는 것이 가능하다. 물론, 이에 한정되지 않고, 작업자가 패용하는 출입 카드에 위치하는 것이 효과적이다.The worker tag unit 200 includes a tag unit 210 that outputs long-distance and short-range signals, a worker communication unit 220 that communicates with an external device, a worker notification unit 230 that informs whether or not there is danger, and operation of each unit. It includes a worker control unit 240 for controlling and a worker power supply unit 250 for providing power to each unit. The operator tag unit 200 of this embodiment can be mounted on a safety helmet operated by an operator. Of course, it is not limited to this, and it is effective to locate the access card worn by the worker.

태그부(210)는 원거리 RF태그와 근거리 LF태그를 포함하는 것이 효과적이다. 작업자 통신부(220)는 무선 중계부(300) 또는 관리 서버부(500)와 통신을 수행하는 것이 가능하다. 이를 통해 관리 신호를 제공 받을 수 있다. 이 관리 신호는 작업자 제어부(240)에 제공되고, 작업자 제어부(240)는 작업자 태그부(200)의 동작을 제어하는 것이 가능하다. 이때, 알람 발생일 경우에는 작업자 알림부(230)를 통해 알림을 알려주는 것이 바람직하다.It is effective that the tag unit 210 includes a long-distance RF tag and a short-range LF tag. The worker communication unit 220 can communicate with the wireless relay unit 300 or the management server unit 500 . Through this, a management signal may be provided. This management signal is provided to the operator control unit 240, and the operator control unit 240 can control the operation of the operator tag unit 200. At this time, in the case of an alarm, it is preferable to inform the notification through the operator notification unit 230.

본 실시예의 작업자 알림부(230)는 진동 부저인 것이 효과적이다. 이를 통해 앞서 언급한 바와 같이 작업자 태그부(200)가 안전모나 출입 카드에 장착될 수 있게 된다.It is effective that the operator notification unit 230 of this embodiment is a vibrating buzzer. Through this, as mentioned above, the operator tag unit 200 can be mounted on a hard hat or an access card.

또한, 본 실시예의 작업자 전원부(250)는 소형의 배터리인 것이 바람직하다. 이를 통해 외부 전원 연결없이도 작업자 태그부(200)가 작동하는 것이 가능하다.In addition, the worker power supply unit 250 of this embodiment is preferably a small battery. Through this, it is possible for the operator tag unit 200 to operate without connecting an external power source.

본 실시예의 무선 중계부(300)는 게이트 웨이인 것이 바람직하다.The wireless relay unit 300 of this embodiment is preferably a gateway.

영상 촬영부(400)는 작업 현장의 영상을 실시간으로 촬영하고, 이를 무선 중계부(300) 또는 관리 서버부(500)에 제공한다. 이를 통해 작업 현장의 상황을 관리자가 실시간으로 인식할 수 있게 된다.The image capture unit 400 captures images of the work site in real time and provides them to the wireless relay unit 300 or the management server unit 500 . Through this, the manager can recognize the situation at the work site in real time.

본 실시예의 영상 촬영부(400)는 스마트 영상 촬영 수단을 포함하는 것이 효과적이다. 물론, 이 스마트 기능이 관리 서버부(500)에서 수행하는 것도 가능하다.It is effective that the image capture unit 400 of this embodiment includes a smart image capture unit. Of course, it is also possible to perform this smart function in the management server unit 500 .

스마트 영상 촬영 수단을 갖는 영상 촬영부(400)는 작업 현장의 영상을 촬영하는 CCTV부(410)와, 촬영된 영상을 분석하여 작업 현장을 메쉬 패턴 형태로 구획하여 구분하는 영상 구획부(420)와, 지게차 및 작업자를 인식하는 영상 인식부(430)와, 영상 구획부(420)와 영상 인식부(430)를 통해 구획된 영상 구간내의 지게차 및 작업자의 이동을 판단하는 움직임 판단부(440)와, 지게차의 움직임을 패턴화 하는 움직임 패턴화부(450)를 포함하는 것이 효과적이다.The image capture unit 400 having a smart image capture means includes a CCTV unit 410 that captures images of a work site, and an image divider 420 that analyzes the captured images and divides and divides the work site into a mesh pattern. An image recognizing unit 430 recognizing the forklift and the operator, and a motion determining unit 440 judging the movement of the forklift and the operator within the segmented image section through the image partitioning unit 420 and the image recognizing unit 430 And, it is effective to include a motion patterning unit 450 for patterning the motion of the forklift.

CCTV부(410)는 단일의 CCTV를 통해 영상을 촬영하거나, 복수의 CCTV를 통해 영상을 촬영하고, 그 촬영된 영상을 통합하여 하나의 작업 현장 영상 정보를 생성하는 것이 가능하다.The CCTV unit 410 can capture images through a single CCTV or capture images through a plurality of CCTVs, and integrate the captured images to generate one work site image information.

영상 구획부(420)는 작업 현장 영상 정보를 일정한 사이즈의 메쉬(격자) 패턴 형태 또는 그리드 패턴 형태로 구획한다. 본 실시예에서는 지게차의 크기가 하나의 메쉬 사이즈인 것이 효과적이다. 바람직하게는 지게차의 장축 길이에 해당하는 정사각형 형태의 메쉬 패턴을 갖는 것이 효과적이고, 이를 통해 지게차의 움직임 파악이 용이해질 수 있다. 그리고, 각 메쉬 패턴에는 고유의 번호가 부여되고, 이는 행렬 형태로 번호가 부여되거나 좌표 형태로 부여되는 것이 가능하다.The image partitioning unit 420 partitions the work site image information into a mesh (lattice) pattern or grid pattern of a certain size. In this embodiment, it is effective that the size of the forklift is one mesh size. Preferably, it is effective to have a mesh pattern in the form of a square corresponding to the length of the major axis of the forklift, and through this, it is easy to grasp the movement of the forklift. In addition, a unique number is assigned to each mesh pattern, and it is possible to assign a number in the form of a matrix or coordinates.

영상 인식부(430)는 촬영된 영상 정보내에서 작업자와 지게차를 인식한다. 이때, 지게차는 복합 감지부(100)를 통해 고유한 정보가 부여되는 것이 바람직하고, 영상 인식부(430)는 이 고유 정보를 바탕으로 지게차를 개별적으로 인식하는 것이 가능하다. 또한, 작업자는 작업자 태그가 있는 작업자와 작업자 태그가 없는 작업자로 분류되고, 작업자 태그가 있는 작업자는 태그 정보로 고유하게 인식하고, 태그가 없는 작업자는 영상 내의 움직임과 영상 비교 기술을 통해 작업자를 인식하는 것이 가능하다. 물론, 이외에 다양한 형태의 영상 인식 기술의 사용이 가능하고, AI의 학습 기술을 적용하여 인식하는 것이 효과적이다.The image recognition unit 430 recognizes the operator and the forklift in the captured image information. At this time, it is preferable that unique information is given to the forklift through the composite sensor 100, and the image recognition unit 430 can individually recognize the forklift based on this unique information. In addition, workers are classified into workers with worker tags and workers without worker tags, workers with worker tags are uniquely recognized by tag information, and workers without tags are recognized through motion in the video and image comparison technology. It is possible. Of course, other forms of image recognition technology can be used, and it is effective to recognize by applying AI learning technology.

움직임 판단부(440)는 격자 패턴 하나에 하나의 입력 이동과 4개의 출력 이동으로 판단한다. 즉, 사각형 형태의 격자의 경우 4방향이 있고, 이 4방향중 하나의 방향이 입력 이동이 되고, 4개의 방향 모두가 출력 이동이 될 수 있다. 이를 통해 영상 인식부를 통해 하나의 격자 내에 작업자 또는 지게차가 이동한 경우, 4개의 출력 방향중 하나의 방향으로 이동할 것이고, 이를 바탕으로 작업자 또는 지게차의 움직임을 판단할 수 있다.The motion determination unit 440 determines one input movement and four output movements per grid pattern. That is, in the case of a rectangular grid, there are 4 directions, one of these 4 directions can be an input movement, and all 4 directions can be an output movement. Through this, when a worker or forklift moves within one grid through the image recognition unit, it will move in one of four output directions, and based on this, the movement of the worker or forklift can be determined.

움직임 패턴화부(450)는 격자 간을 움직이는 움직임을 트리 노드 형태로 분리하여 작업자 또는 지게차의 움직임을 패턴화하고, 이 패턴을 이용하여, 작업자 또는 지게차의 예상 움직임을 파악하는 것이 가능하다.The movement patterning unit 450 separates the movement between the grids into a tree node shape to pattern the movement of the worker or forklift, and it is possible to grasp the expected movement of the worker or forklift using this pattern.

영상 촬영부(400)는 영상 통신부(미도시) 더 구비하고, 이 영상 통신부를 통해 촬영된 영상 정보와 파악된 움직임 정보를 무선 중계부(300)와 관리 서버부(500)에 제공될 수 있다.The image capture unit 400 may further include a video communication unit (not shown), and may provide captured image information and identified movement information to the wireless relay unit 300 and the management server unit 500 through the video communication unit. .

관리 서버부(500)는 무선 중계부(300), 복합 감지부(100), 작업자 태그부(200) 및 영상 촬영부(400)와 통신을 수행하는 서버 통신부(510)와, 각부로 부터 제공된 신호를 바탕으로 지게차의 위치와 그 주변의 작업자 위치를 실시간으로 확인하는 위치 확인부(520)와, 확인된 지게차와 작업자의 위치를 바탕으로 지게차 및 작업자의 이동 경로를 예측하는 경로 예측부(530)와, 제공된 신호를 바탕으로 지게차와 작업자간의 충돌을 판단하거나, 예측된 지게차와 작업자의 이동 경로를 바탕으로 지게차와 작업자간의 충돌을 사전에 판단하는 위험 판단부(540)와, 각 신호와 정보가 저장된 데이터 베이스부(550)를 포함한다.The management server unit 500 includes a server communication unit 510 that communicates with the wireless relay unit 300, the complex detection unit 100, the operator tag unit 200, and the image capture unit 400, and provided from each unit. Based on the signal, a positioning unit 520 that checks the position of the forklift and the position of workers around it in real time, and a path prediction unit 530 that predicts the movement path of the forklift and the worker based on the confirmed positions of the forklift and the worker ), and a risk determination unit 540 that determines a collision between the forklift and the operator based on the provided signal or determines a collision between the forklift and the operator in advance based on the predicted forklift and operator movement path, and each signal and information includes a database unit 550 in which is stored.

서버 통신부(510)는 복합 감지부(100)로부터 지게차의 현 위치를 확인할 수 있는 위치 센싱 신호와, 작업자와의 충돌 여부를 확인할 수 있는 복합 센싱 신호를 제공 받는다. 또한, 영상 촬영부(400)의 영상 정보도 제공 받을 수 있다. 이때, 신호는 직접 제공 받거나 무선 중계부(300)를 통해 제공 받는 것이 가능하다.The server communication unit 510 receives a position sensing signal capable of determining the current position of the forklift and a composite sensing signal capable of determining whether a collision with an operator occurs from the complex sensor 100 . In addition, image information of the image capturing unit 400 may also be provided. At this time, it is possible to receive the signal directly or through the wireless relay unit 300 .

위치 확인부(520)는 제공 받은 정보와 신호를 바탕으로 격자 패턴으로 구획된 작업 현장 내에서 지게차와 작업자의 현재 위치 좌표를 확인할 수 있다.The positioning unit 520 may check the current positional coordinates of the forklift and the operator in the work site partitioned in a grid pattern based on the information and signals provided thereto.

위치 확인부(520)는 먼저 영상 정보내의 각 격자 패턴 내의 지게차 및 작업자의 유무에 따라 먼저 위치를 확인하고, 이후 제공 받은 위치 센싱 신호를 바탕으로 정확한 지게차의 위치정보를 수정한다. 그리고, 복합 감지부(100)로 부터 제공된 복합 센싱 신호를 바탕으로 태그를 갖고 있는 작업자의 현 위치를 확인하는 것이 가능하다. 또한, 영상 정보내의 사람의 이동을 확인하여 태그를 갖지 않는 작업자의 위치를 확인하는 것이 가능하다. 하지만, 이는 격자 내의 위치를 확인하는 것으로, 태그를 갖지 않는 작업자의 정확한 위치가 아니라 해당 격자의 위치가 태그를 갖지 않는 작업자의 위치가 될 수 있다.The positioning unit 520 first checks the position according to the presence or absence of a forklift and an operator in each grid pattern in the image information, and then corrects the accurate positional information of the forklift based on the received position sensing signal. And, based on the complex sensing signal provided from the complex sensing unit 100, it is possible to check the current location of the operator with the tag. In addition, it is possible to check the location of a worker without a tag by checking the movement of a person in the image information. However, this is to check the location within the grid, and the location of the corresponding grid may be the location of the operator without the tag, rather than the exact location of the operator without the tag.

경로 예측부(530)는 영상 정보의 격자 패턴을 기준으로 지게차의 이동을 예측하고, 작업자의 이동을 예측하는 것이 가능하다. 격자는 도 7에 도시된 바와 같이 사각형 형태의 패턴으로 지게차가 들어가는 일면 영역이 입력 방향이 되고, 입력 방향 일면을 포함한 다른 3면 모두가 출력 방향이 될 수 있다. 경로 예측부(530)는 실시간으로 들어오는 복합 센싱 신호 및 위치 센싱 신호와 영상 정보를 바탕으로 지게차의 이동 경로의 예측이 가능하다. 즉, 지게차의 속도와, 직진 또는 후진 방향을 바탕으로 그 주변의 격자 패턴을 이동 예상 격자로 위험 구간으로 지정하는 것이 가능하다. 지게차의 속도는 격자를 이동하는 속도로 파악하는 것이 가능하다.The path predictor 530 can predict the movement of the forklift and the movement of the operator based on the grid pattern of the image information. As shown in FIG. 7, the lattice has a rectangular pattern, and an area on one surface into which the forklift enters becomes an input direction, and all other three surfaces including one surface in the input direction may be output directions. The path predictor 530 can predict the moving path of the forklift based on the composite sensing signal, position sensing signal, and image information received in real time. That is, based on the speed of the forklift and the forward or reverse direction, it is possible to designate a grid pattern around the forklift as a danger zone as a movement prediction grid. The speed of the forklift can be identified as the speed at which the grid moves.

위험 판단부(540)는 복합 센싱 신호를 바탕으로 지게차의 복합 센서부(110)에서 센싱된 인접 작업자의 위치를 통해 직접 위험 여부를 판단하는 것이 가능하다. 또한, 경로 예측부(530)를 통해 지게차(T)의 이동 경로와 작업자(W)가 위치한 격자 간의 이격 거리를 바탕으로 위험을 예측할 수 있다. 앞서 이야기한 바와 같이 지게차가 위치한 격자를 충격으로 감지하고, 이 충격 격자(도 7의 회색 영역)를 기준으로 4방향의 인접 격자를 위험 격자(도 7의 빨강 영역)로 감지하고, 이 위험 격자들을 기준으로 4방향의 인접 격자를 위험 예비 격자(도 7의 노랑 영역)로 정의하여, 위험 예비 격자에 작업자가 위치하는 경우, 위험으로 판단하고, 관련 알람 신호를 송출하도록 할 수 있다. 이때, 위험 격자와 위험 예비 격자가 중첩 되는 경우에는 상위 레벨 값으로 선정하는 것이 바람직하다. 즉, 위험 격자와 위험 예비 격자의 정의가 중첩되는 경우에는 위험 격자로 정의한다.The risk determination unit 540 can directly determine whether or not there is danger through the position of an adjacent worker sensed by the complex sensor unit 110 of the forklift based on the complex sensing signal. In addition, through the path prediction unit 530, the risk can be predicted based on the separation distance between the moving path of the forklift truck T and the lattice where the operator W is located. As mentioned above, the grid where the forklift is located is detected as an impact, and the grid adjacent to the four directions based on this impact grid (gray area in FIG. 7) is detected as a hazard grid (red area in FIG. 7), Based on the 4-direction adjacent grids are defined as preliminary hazard grids (yellow area in FIG. 7), when a worker is located in the preliminary hazard grids, it is determined as dangerous and a related alarm signal is transmitted. At this time, when the hazard grid and the hazard preliminary grid overlap, it is desirable to select a higher level value. That is, if the definitions of the hazard grid and the hazard preliminary grid overlap, it is defined as the hazard grid.

도 8에 도시된 바와 같이 격자의 경계 영역에 지게차가 위치하는 경우에는 경계에 해당하는 모든 격자가 충격 격자 영역이 되고, 이에 따라 위험 격자 및 위험 예비 격자의 범위가 단일 격자 내에 위치할 때보다 더 넓어질 수 있다. 앞서, 격자의 사이즈가 지게차의 장축 사이즈에 해당하기 때문에 최대 4개의 격자에 지게차가 위치할 수 있다. 즉, 1 내지 4개의 격자가 충격 격자가 될 수 있다. 이에 따라, 4개 내지 8개의 격자가 위험 격자가 될 수 있다.As shown in FIG. 8, when the forklift is located in the boundary area of the grid, all the grids corresponding to the boundary become the impact grid area, and accordingly, the range of the hazard grid and the preliminary hazard grid is larger than when located within a single grid. can be widened Previously, since the size of the lattice corresponds to the size of the long axis of the forklift, the forklift truck may be located on a maximum of 4 lattices. That is, 1 to 4 gratings can be impact gratings. Accordingly, 4 to 8 grids can be hazard grids.

본 실시예에서는 앞선 경로 예측부(530)는 이전 이동한 지게차의 경로에 해당하는 격자를 선 이동 격자로 저장하고, 이를 바탕으로 지게차가 앞으로 이동할 경로를 예측하는 것이 가능하다. 즉, 위험 판단부(540)에서 충격 격자로 지정된 격자 패턴 영역을 데이터 베이스부(550)에 저장하여 이를 구현하는 것이 가능하다. 이때, 경로 예측부(530)에 의해 저장된 격자 값을 이동 예상 격자(도 7의 X표시 격자)로 정의한다. 작업자가 위치한 격자를 작업자 격자로 정의하는 것이 가능하다.In this embodiment, the preceding path predictor 530 stores a grid corresponding to the path of the forklift previously moved as a linear movement grid, and based on this, it is possible to predict a path along which the forklift will move forward. That is, it is possible to implement this by storing the grid pattern area designated as the impact grid in the risk determination unit 540 in the database unit 550 . At this time, the grid value stored by the path predictor 530 is defined as a movement prediction grid (X-marked grid in FIG. 7). It is possible to define the lattice where the worker is located as the worker lattice.

이동 예상 격자의 경우 다양한 메소드를 선정하여 최적 이동 값을 도출하는 것이 가능하다. 메소드로는 시간, 이동 횟수를 포함한다. 그리고, 해당 업무가 무엇인지도 관리자가 입력하여 도출하는 것이 가능하다. 이를 통해 시간대별 이동 횟수를 통해 이동 예상 격자를 추출하는 것도 가능하다. 시간은 15분 내지 2시간 단위로 구분하는 것이 효과적이다. 바람직하게는 본 실시예에서는 30분 또는 1시간 단위로 구분할 수 있다.In the case of the movement prediction grid, it is possible to derive the optimal movement value by selecting various methods. Methods include time and number of moves. Also, it is possible for the administrator to input and derive what the corresponding task is. Through this, it is also possible to extract a movement prediction grid through the number of movements per time period. It is effective to divide the time by 15 minutes to 2 hours. Preferably, in this embodiment, it can be divided into units of 30 minutes or 1 hour.

또한, 이동 방향의 경우, 시간별 이동 횟수를 적용하여 예상 이동 방향을 측정하는 것이 가능하다. 이를 통해 이동 빈도가 가장 높은 방향이 예상 이동 방향이 된다.In addition, in the case of the movement direction, it is possible to measure the expected movement direction by applying the number of movements per time. Through this, the direction with the highest movement frequency becomes the expected movement direction.

위험 판단부(540)는 앞서 언급한 위험 격자 및 위험 예비 격자와 작업자 격자가 중첩되는 경우에 충돌 알림을 송출하는 것이 가능하고, 이동 예상 격자와 작업자 격자가 중첩되는 경우에는 충돌 예상 알림을 송출하는 것이 가능하다. 이를 통해 사전에 지게차와 작업자간의 충돌을 방지하는 것이 가능하다. 이를 통해 작업자가 작업자 태그부(200)를 착용하고 있는 경우에는 이 태그부와 복합 감지부(100) 간의 통신을 통해 충돌을 예상하여 충돌 발생을 예방하는 것이 가능하다. 또한, 영상 정보와 격자에 따른 충돌 위험을 판단하여 작업자 태그부(200)를 작용하지 않는 작업자와 지게차간의 충돌 발생을 예방하는 것도 가능하다.The risk determination unit 540 is capable of sending a collision notification when the above-mentioned hazard grid, hazard preliminary grid, and worker grid overlap, and when the movement prediction grid and worker grid overlap, sending a collision prediction notification it is possible Through this, it is possible to prevent a collision between a forklift and a worker in advance. Through this, when a worker is wearing the worker tag unit 200, it is possible to prevent a collision by predicting a collision through communication between the tag unit and the composite sensor 100. In addition, it is also possible to prevent a collision between an operator who does not operate the operator tag unit 200 and a forklift by determining the risk of collision according to the image information and the grid.

여기서, 격자 선택은 영상 정보에 의하여 추정하는 것이 가능하다. 또한, 위치 센싱 신호에 의해 제공 받은 정확한 지게차의 위치를 바탕으로 해당 영상 정보의 이미지 상에 표시하는 것도 가능하다. 바람직하게는 이 두가지를 병합하여 표시하는 것이 가능하다. 그리고, 하나의 영상 정보 내에 복수의 지게차의 위치를 표시하는 것도 가능하다. 작업자의 경우 영상 정보를 통해 추정하는 것이 가능하고, 복합 감지부(100)의 복합 센서부(110)를 통해 측정된 작업자 태그부(200)를 바탕으로 작업자의 위치를 지게차로 부터 이격된 거리를 산출하여 보정하는 것도 가능할 수 있다. 이와 같이 본 실시예에서는 센싱에 의한 값과, 영상 촬영을 통해 획득된 값을 이용하여 지게차의 위치와 작업자의 위치를 정확하게 표시하는 것이 가능하다.Here, the grid selection can be estimated based on image information. In addition, it is also possible to display corresponding image information on an image based on the exact location of the forklift provided by the location sensing signal. Preferably, it is possible to merge and display these two. And, it is also possible to display the positions of a plurality of forklifts in one image information. In the case of a worker, it is possible to estimate through image information, and based on the worker tag unit 200 measured through the complex sensor unit 110 of the complex sensor unit 100, the operator's position is determined by the distance away from the forklift. Calculation and correction may also be possible. As described above, in this embodiment, it is possible to accurately display the position of the forklift and the position of the operator using the value obtained by sensing and the value obtained through image capture.

그리고, 작업 현장 또는 작업 영역은 평면 형태의 공간이 아니라 많은 기둥과 물건들이 적제되어 있는 공간일 수 있다. 이에 따라 영상 정보에 의해 표시되지 않는 음영구간을 가질 수 있다. 이 경우, 지게차는 위치 센서부(120)에 의해 지게차가 있는 위치를 파악하는 것이 가능하지만, 작업자는 음영 구간에 들어가는 경우 그 위치를 파악하는 것이 어렵다. 이에 본 실시예에서는 위험 판단부에 작업자 이동을 추적하는 기능을 구비할 수 있다. 즉, 작업자가 음영 구간(즉, 음영 격자)영역으로 들어간 다음 그 주변의 다른 격자로 이동하지 않는 경우에는 작업자가 음영 구간에 지속적으로 머물고 있는 것으로 판단한다. 이를 통해 지게차가 음영구간에 접근하는 경우 작업자가 있음을 인지하고, 이에 따른 충격 위험을 알릴 수 있게 된다.In addition, the work site or work area may not be a flat space but a space in which many pillars and objects are stacked. Accordingly, a shaded section not displayed by image information may be provided. In this case, it is possible for the forklift to determine the location of the forklift by the position sensor unit 120, but it is difficult for the operator to determine the location when entering a shaded area. Accordingly, in this embodiment, the risk determination unit may have a function of tracking worker movement. That is, if the operator enters the shaded area (ie, the shaded grid) and does not move to another grid around it, it is determined that the operator is continuously staying in the shaded area. Through this, when the forklift approaches the shaded area, it is possible to recognize that there is a worker and notify the risk of impact accordingly.

본 실시예의 경로 예측부(530)와 위험 판단부(540)는 상술한 설명에 한정되지 않고, 다양한 변형이 가능하다.The path prediction unit 530 and the risk determination unit 540 of this embodiment are not limited to the above description, and various modifications are possible.

관리 서버부(500)는 지게차의 이동 방향을 선정하고, 격자 내의 지게차 체류 시간을 측정하여 위험 격자와 위험 예비 격자의 배치를 변화시킬 수 있다.The management server unit 500 may change the arrangement of the hazard grid and the hazard preliminary grid by selecting the moving direction of the forklift and measuring the stay time of the forklift within the grid.

경로 예측부(530)는 위치 센싱 신호와, 충격 격자의 변화를 바탕으로 지게차의 이동 방향(도 9의 T)을 산출한다. 또한, 영상 정보 내의 지게차의 뒷바퀴 방향을 바탕으로 지게차의 이동 예상 방향을 산출하는 것이 가능하다. 즉, 영상 정보에서 지게차의 뒷바퀴의 바퀴면이 보이는 방향과 면적을 계산하여 지게차의 방향 회전을 산출하는 것이 가능하다.The path predictor 530 calculates the moving direction (T in FIG. 9) of the forklift based on the position sensing signal and the change in the impact grid. In addition, it is possible to calculate the expected movement direction of the forklift based on the direction of the rear wheel of the forklift in the image information. That is, it is possible to calculate the direction rotation of the forklift by calculating the direction and area in which the wheel surface of the rear wheel of the forklift is viewed from the image information.

그리고, 지게차의 속도와 격자 내에서의 지게차가 머무르는 시간을 바탕으로 지게차의 회전 또는 후진 여부를 파악하는 것이 가능하다. 이를 통해 위험 격자 구간을 역전시키는 것이 가능하다.In addition, it is possible to determine whether the forklift is rotating or moving backward based on the speed of the forklift and the time the forklift stays within the grid. Through this, it is possible to reverse the danger grid section.

본 변형예의 위험 판단부(540)는 충격 격자를 기준으로 지게차의 이동 방향면과 그 인접 양 주변의 면에 해당하는 영역의 격자를 위험 격자로 하고, 이 위험 격자와 접하는 면의 격자를 위험 예비 격자로 한다. 즉, 차량이 진입하는 진입(입력) 면을 제외한 나머지 3면과 접하는 모든 격자를 위험 격자로 지정한다.The risk determination unit 540 of the present modified example sets the grid of the area corresponding to the moving direction surface of the forklift and the adjacent sides of the impact grid as a hazard grid, and the grid of the surface in contact with the hazard grid is a hazard reserve do it in a grid That is, all grids contacting the other three surfaces except for the entry (input) side where the vehicle enters are designated as hazard grids.

이를 통해 작업자 태그부(200)에 의해 작업자 테그부(200)가 지게차에 근접하는 경우, 복합 감지부(100)에 의해 원거리 및 근거리 접근이 인식되고, 인체 감지부(113)에 의해 인체가 접근함이 감지된다. 지게차는 복합 센서의 센싱 결과인 복합 센싱 신호를 생성하여 작업자의 접근을 인지하게된다. 그리고, 이를 무선 중계부 또는 관리 서버에 제공하여 작업자가 접근함을 통지할 수 있다. 여기서, 작업자 태그부(200)는 서버에 직접 자신의 위치를 통지하는 것도 가능하다. 영상 촬영부(400)는 촬영된 영상 정보를 서버에 제공하고, 관리 서버부(500)에서는 영상 정보를 격자 형태로 편집하고, 편집된 영상 정보를 바탕으로 정확한 지게차의 위치와 작업자의 위치를 확인하는 것이 가능하다. 그리고, 그 위치를 바탕으로 위험 격자구간과 위험 예비 격자 구간을 정의하고, 이 정의 구간 내에 작업자가 위치하는지 여부를 바탕으로 위험 발생 여부를 지게차 또는 작업자에게 통지하는 것이 가능하다. 물론, 관리자에게 이를 통지하는 것도 가능하다.Through this, when the operator tag unit 200 approaches the forklift by the operator tag unit 200, the long and short distance approaches are recognized by the complex sensor 100, and the human body approaches by the human body sensor 113 Ham is detected. The forklift recognizes an operator's approach by generating a composite sensing signal, which is a sensing result of a composite sensor. In addition, it may be provided to a wireless relay unit or a management server to notify an operator of access. Here, the operator tag unit 200 may directly notify the server of its location. The image capture unit 400 provides the captured image information to the server, and the management server unit 500 edits the image information in a grid form, and based on the edited image information, confirms the exact location of the forklift and the location of the operator It is possible. Then, it is possible to define the danger grid section and the hazard preliminary grid section based on the location, and notify the forklift or the operator whether or not danger occurs based on whether the operator is located within the defined section. Of course, it is also possible to notify the administrator of this.

본 실시예에서는 관리 서버부(500)의 서버 통신부(510)는 작업자 및 지게차 움직임에 따른 신호 왜곡을 보정하는 것이 효과적이다.In this embodiment, it is effective for the server communication unit 510 of the management server unit 500 to correct signal distortion caused by movements of workers and forklifts.

상기에서 설명한 본 발명의 기술적 사상은 바람직한 실시예에서 구체적으로 기술되었으나, 상기한 실시예는 그 설명을 위한 것이며 그 제한을 위한 것이 아님을 주의하여야 한다. 또한, 본 발명은 본 발명의 기술 분야의 통상의 전문가라면 본 발명의 기술적 사상의 범위 내에서 다양한 실시예가 가능함을 이해할 수 있을 것이다.Although the technical idea of the present invention described above has been specifically described in a preferred embodiment, it should be noted that the above embodiment is for explanation and not for limitation. In addition, those skilled in the art of the present invention will be able to understand that various embodiments are possible within the scope of the technical idea of the present invention.

100: 복합 감지부 110: 복합 센서부
111: 원거리 감지부 112: 근거리 감지부
113: 인체 감지부 120: 위치 센서부
130: 복합 통신부 140: 복합 알림부
150: 복합 제어부 200: 작업자 태그부
210: 태그부 220: 작업자 통신부
230: 작업자 알림부 240: 작업자 제어부
300: 무선 중계부 400: 영상 촬영부
410: CCTV부 420: 영상 구획부
430: 영상 인식부 440: 움직임 판단부
450: 움직임 패턴화부 500: 관리 서버부
510: 서버 통신부 520: 위치 확인부
530: 경로 예측부 540: 위험 판단부
550: 데이터 베이스부100: complex sensing unit 110: complex sensor unit
111: remote sensing unit 112: short distance sensing unit
113: human body sensor 120: position sensor
130: complex communication unit 140: complex notification unit
150: composite control unit 200: worker tag unit
210: tag unit 220: worker communication unit
230: worker notification unit 240: worker control unit
300: wireless relay unit 400: video capture unit
410: CCTV unit 420: video segmentation unit
430: image recognition unit 440: motion determination unit
450: movement patterning unit 500: management server unit
510: server communication unit 520: location confirmation unit
530: path prediction unit 540: risk determination unit
550: database unit

Claims (14)

차량에 부착되어 작업자 인체와 인접 여부를 감지하는 복합 감지부;
작업자의 신체 일부에 부착된 작업자 태그부;
작업 현장을 촬영하는 영상 촬영부;
복합 감지부, 작업자 태그부 및 영상 촬영부의 현장 정보를 관리서버에 제공하는 무선 중계부; 및
상기 현장 정보를 바탕으로 위험 발생 유무를 판단, 관리하여 사고를 예방하는 관리서버부를 포함하고,
상기 복합 감지부는 작업자의 인접 여부와 주변의 인체를 감지하는 복합 센서부와, 차량의 위치를 측정 제공하는 위치 센서부와, 외부 장치와 통신을 수행하는 복합 통신부와, 위험 여부를 알리는 알림부와, 각부의 동작을 제어하는 복합 제어부와, 전원을 제공하는 전원부와 각부를 수납하는 하우징부를 포함하고,
상기 복합 센서부는 단일 몸체로 구성된 원거리 물체를 감지하는 원거리감지부와, 근거리 물체를 감지하는 근거리 감지부와, 주변의 인체를 감지하는 인체 감지부를 포함하고, 각부의 측정 신호가 서로 다른 방향이 아닌 동일 방향을 향하여 단일 기준점에서의 측정 값이 산출되고, 이들이 단일 몸체에서 서로 다른 파장의 주파수 신호가 전송됨으로 인해 지게차의 작업 현장에 있는 다양한 전파 방해 요소들에 의한 전파 방해에 의한 신호 왜곡을 최소화하여 금속재질등에 의한 주파수 왜곡 발생시 일부 신호 왜곡을 다른 부에서 보완하기 위해 원거리 감지부, 근거리 감지부 및 인체 감지부가 하나의 몸체로 구성되고,
영상 촬영부는 작업 현장의 영상을 촬영하는 CCTV부와, 촬영된 영상을 분석하여 작업 현장을 메쉬 패턴 형태로 구획하여 구분하는 영상 구획부와, 지게차 및 작업자를 인식하는 영상 인식부와, 영상 구획부와 영상 인식부를 통해 구획된 영상 구간내의 지게차 및 작업자의 이동을 판단하는 움직임 판단부와, 지게차의 움직임을 패턴화 하는 움직임 패턴화부를 포함하고,
상기 영상 구획부는 작업 현장 영상 정보를 일정한 사이즈의 메쉬(격자) 패턴 형태 또는 그리드 패턴 형태로 구획하되, 하나의 격자가 지게차의 장축 길이에 해당하는 정사각형 형태로 패터닝하고, 지게차의 크기가 하나의 메쉬 사이즈가 되고,
상기 영상 인식부는 촬영된 영상 정보내에서 작업자와 지게차를 인식하고,
상기 움직임 판단부는 격자 패턴 하나에 하나의 입력 이동과 4개의 출력 이동으로 판단하고, 격자 간을 움직이는 움직임을 트리 노드 형태로 분리하여 작업자 또는 지게차의 움직임을 패턴화하고, 이 패턴을 이용하여, 작업자 또는 지게차의 예상 움직임을 파악하고,
상기 관리 서버부는 무선 중계부, 복합 감지부, 작업자 태그부 및 영상 촬영부와 통신을 수행하는 서버 통신부와, 각부로 부터 제공된 신호를 바탕으로 지게차의 위치와 그 주변의 작업자 위치를 실시간으로 확인하는 위치 확인부와, 확인된 지게차와 작업자의 위치를 바탕으로 지게차 및 작업자의 이동 경로를 예측하는 경로 예측부와, 제공된 신호를 바탕으로 지게차와 작업자간의 충돌을 판단하거나, 예측된 지게차와 작업자의 이동 경로를 바탕으로 지게차와 작업자간의 충돌을 사전에 판단하는 위험 판단부와, 각 신호와 정보가 저장된 데이터 베이스부를 포함하고,
상기 서버 통신부는 지게차의 현 위치를 확인할 수 있는 위치 센싱 신호와, 작업자와의 충돌 여부를 확인할 수 있는 복합 센싱 신호 그리고, 영상 촬영부의 영상 정보도 제공 받고, 상기 위치 확인부는 제공 받은 정보와 신호를 바탕으로 격자 패턴으로 구획된 작업 현장 내에서 지게차와 작업자의 현재 위치 좌표를 확인하고, 제공 받은 위치 센싱 신호를 바탕으로 정확한 지게차의 위치정보를 수정하고, 복합 센싱 신호를 바탕으로 태그를 갖고 있는 작업자의 현 위치를 확인하고, 영상 정보내의 사람의 이동을 확인하여 태그를 갖지 않는 작업자의 위치를 확인하고,
상기 경로 예측부는 영상 정보의 격자 패턴을 기준으로 지게차의 이동을 예측하고, 작업자의 이동을 예측하되, 사각형 형태의 패턴으로 지게차가 들어가는 일면 영역이 입력 방향이 되고, 입력 방향 일면을 포함한 다른 3면 모두가 출력 방향으로 정의 하고, 실시간으로 들어오는 복합 센싱 신호 및 위치 센싱 신호와 영상 정보를 바탕으로 지게차의 이동 경로를 예층하되, 지게차의 속도와, 직진 또는 후진 방향을 바탕으로 그 주변의 격자 패턴을 이동 예상 격자로 위험 구간으로 지정하고, 상기 위험 판단부는 복합 센싱 신호를 바탕으로 지게차의 복합 센서부에서 센싱된 인접 작업자의 위치를 통해 직접 위험 여부를 판단하고, 경로 예측부를 통해 지게차의 이동 경로와 작업자가 위치한 격자 간의 이격 거리를 바탕으로 지게차가 위치한 격자를 충격 격자로 지정하고, 이 충격 격자를 기준으로 4방향의 인접 격자를 위험 격자로 감지하고, 이 위험 격자들을 기준으로 4방향의 인접 격자를 위험 예비 격자로 정의하여, 위험 예비 격자에 작업자가 위치하는 경우, 위험으로 판단하고, 관련 알람 신호를 송출하고,
상기 경로 예측부는 이전 이동한 지게차의 경로에 해당하는 격자를 선 이동 격자로 저장하고, 이를 바탕으로 지게차가 앞으로 이동할 경로를 예측하되, 시간 및 이동 횟수를 반영하여 이동 예상 격자를 산출하고,
상기 영상 정보는 음영 구간을 갖고, 상기 위험 판단부에 작업자 이동을 추적하는 기능을 구비하여, 작업자가 음영 구간(즉, 음영 격자)영역으로 들어간 다음 그 주변의 다른 격자로 이동하지 않는 경우에는 작업자가 음영 구간에 지속적으로 머물고 있는 것으로 판단하며,
상기 경로 예측부는 위치 센싱 신호와, 충격 격자의 변화를 바탕으로 지게차의 이동 방향을 산출하고, 상기 위험 판단부는 충격 격자를 기준으로 지게차의 이동 방향면과 그 인접 양 주변의 면에 해당하는 영역의 격자를 위험 격자로 하고, 이 위험 격자와 접하는 면의 격자를 위험 예비 격자로 정의하며,
상기 영상 정보 내의 지게차의 뒷바퀴 방향을 바탕으로 지게차의 이동 예상 방향을 산출하거나, 지게차의 속도와 격자 내에서의 지게차가 머무르는 시간을 바탕으로 지게차의 회전 또는 후진 여부를 파악하는 것을 특징으로 하는 지게차의 스마트 안전 관리 시스템.A composite sensor attached to the vehicle and detecting whether or not the operator's body is adjacent to the body;
an operator tag attached to a part of the operator's body;
A video recording unit for photographing the work site;
A wireless relay unit that provides on-site information of the complex detection unit, the worker tag unit, and the video recording unit to the management server; and
A management server unit for preventing accidents by determining and managing the presence or absence of risk based on the site information,
The complex sensing unit includes a complex sensor unit that detects the proximity of a worker and a human body, a position sensor unit that measures and provides a location of a vehicle, a complex communication unit that communicates with an external device, a notification unit that informs whether or not there is danger, and , including a complex control unit for controlling the operation of each unit, a power supply unit for providing power, and a housing unit for accommodating each unit,
The complex sensor unit includes a single body, a remote sensing unit configured to detect a long distance object, a short range sensing unit configured to detect a short range object, and a human body sensing unit configured to detect a human body around the body. Measured values at a single reference point are calculated in the same direction, and signal distortion caused by radio interference by various radio interference elements in the forklift's work site is minimized as frequency signals of different wavelengths are transmitted from a single body. In order to compensate for some signal distortion in other parts when frequency distortion occurs due to metal materials, the remote sensing unit, the short distance sensing unit, and the human body sensing unit are composed of one body,
The video capture unit includes a CCTV unit that captures images of the work site, an image partition unit that analyzes the captured images and divides and divides the work site into a mesh pattern, an image recognition unit that recognizes forklifts and workers, and an image partition unit. And a motion determination unit for determining the movement of the forklift and the operator in the partitioned image section through the image recognition unit, and a motion patterning unit for patterning the movement of the forklift,
The image segmentation unit partitions the worksite image information in the form of a mesh (lattice) pattern or grid pattern of a certain size, wherein one grid is patterned in a square shape corresponding to the length of the long axis of the forklift, and the size of the forklift is one mesh be the size,
The image recognition unit recognizes the operator and the forklift in the captured image information,
The motion determination unit determines one input movement and four output movements per grid pattern, separates the movement between grids into a tree node form, patterns the movement of a worker or forklift, and uses this pattern, or grasp the expected movement of the forklift,
The management server unit checks the location of the forklift and the location of workers around it in real time based on signals provided from a server communication unit that communicates with a wireless relay unit, a complex detection unit, a worker tag unit, and an image capturing unit, and A location confirmation unit and a path prediction unit that predicts the movement path of the forklift and the worker based on the identified forklift and worker locations, and determines a collision between the forklift and the worker based on the provided signal, or predicts the movement of the forklift and the worker It includes a risk determination unit that determines a collision between a forklift and a worker in advance based on a route, and a database unit in which each signal and information are stored,
The server communication unit receives a position sensing signal capable of confirming the current position of the forklift, a composite sensing signal capable of determining whether there is a collision with a worker, and image information of an image capturing unit, and the positioning unit receives the provided information and signals Check the current location coordinates of the forklift and worker within the work site partitioned in a grid pattern based on the grid pattern, correct the location information of the forklift based on the provided location sensing signal, and the worker with the tag based on the complex sensing signal Checking the current position of and checking the movement of the person in the image information to check the position of the operator who does not have a tag,
The path prediction unit predicts the movement of the forklift based on the lattice pattern of the image information and predicts the movement of the worker, but the area on one side where the forklift enters in a rectangular pattern becomes the input direction, and the other three sides including one side of the input direction All of them are defined as output directions, and based on composite sensing signals, position sensing signals, and video information coming in real time, the forklift's moving path is predicted, but based on the speed of the forklift and the forward or backward direction, the grid pattern around it is determined. It is designated as a dangerous section by the movement prediction grid, and the risk determination unit directly determines whether or not there is danger through the position of the adjacent worker sensed by the complex sensor unit of the forklift based on the complex sensing signal, and the path prediction unit determines the movement path of the forklift and Based on the distance between the grids where the operator is located, the grid where the forklift is located is designated as the impact grid, the grid adjacent to the four directions based on this grid is detected as the hazard grid, and the grid adjacent to the four directions based on these grids is defined as a hazard preliminary grid, and when a worker is located in the hazard preliminary grid, it is determined as a hazard, a related alarm signal is transmitted,
The path prediction unit stores the grid corresponding to the path of the previously moved forklift as a line movement grid, and based on this, predicts the path along which the forklift will move forward, and calculates a movement prediction grid by reflecting time and number of movements,
The image information has a shaded area, and the risk determination unit has a function of tracking the worker's movement, so that if the operator enters the shaded area (ie, shaded grid) area and does not move to another grid around it, the operator It is judged that is continuously staying in the shaded section,
The path prediction unit calculates the moving direction of the forklift based on the position sensing signal and the change in the impact grid, and the risk determination unit determines the area corresponding to the moving direction surface of the forklift and the adjacent both adjacent surfaces based on the impact grid. The grid is defined as a hazard grid, and the grid on the surface in contact with the hazard grid is defined as a hazard preliminary grid,
Based on the direction of the rear wheel of the forklift in the image information, the expected direction of movement of the forklift is calculated, or whether the forklift rotates or reverses based on the speed of the forklift and the time the forklift stays in the grid. Forklift, characterized in that Smart safety management system. 삭제delete 제1항에 있어서,
상기 원거리 감지부는 900MHz 대역의 주파수 신호를 사용하여 원거리 작업자의 위치를 감지하는 RF 리더를 포함하고, 상기 근거리 감지부는 125KHz 대역의 주파수 신호를 사용하여 근거리 작업자의 위치를 감지하는 LF 리더를 포함하고, 상기 인체 감지부는 근접 영역의 인체를 감지하는 근접(RIP) 센서, IP센서 및 레이저 센서를 포함하는 것을 특징으로 하는 지게차의 스마트 안전 관리 시스템.According to claim 1,
The remote sensing unit includes an RF reader for detecting a location of a remote operator using a frequency signal of 900 MHz band, and the short distance sensing unit includes an LF reader for detecting a location of a local operator using a frequency signal of 125 KHz band, The human body detection unit includes a proximity (RIP) sensor, an IP sensor, and a laser sensor for detecting a human body in a proximity area. 제1항에 있어서,
상기 복합 센서부, 위치 센서부, 복합 통신부, 복합 알림부, 복합 제어부 및 전원부는 별도의 하우징 내측에 실장되고,
상기 복합 센서부와, 복합 통신부 및 복합 제어부가 하우징 내측에 위치하고, 위치 센서부와 복합 알림부는 하우징 외측에 위치하는 것을 특징으로 하는 지게차의 스마트 안전 관리 시스템.According to claim 1,
The complex sensor unit, the position sensor unit, the complex communication unit, the complex notification unit, the complex control unit, and the power supply unit are mounted inside a separate housing,
The smart safety management system of a forklift, characterized in that the complex sensor unit, the complex communication unit and the complex control unit are located inside the housing, and the position sensor unit and the complex notification unit are located outside the housing. 제1항에 있어서,
상기 작업자 태그부는 원거리 및 근거리 신호를 출력하는 태그부와, 외부 장치와 통신을 수행하는 작업자 통신부와, 위험 여부를 알리는 작업자 알림부와, 각부의 동작을 제어하는 작업자 제어부와, 각부에 전원을 제공하는 작업자 전원부를 포함하고,
작업자가 작용하는 안전모에 장착되거나, 작업자가 패용하는 출입 카드에 위치하는 것을 특징으로 하는 지게차의 스마트 안전 관리 시스템.According to claim 1,
The operator tag unit includes a tag unit for outputting long and short distance signals, a worker communication unit for communicating with an external device, a worker notification unit for notifying whether or not there is danger, a worker control unit for controlling operation of each unit, and providing power to each unit. Including a worker power unit to do,
A smart safety management system for a forklift, characterized in that it is mounted on a hard hat operated by a worker or located on an access card worn by a worker. 삭제delete 삭제delete 삭제delete 삭제delete 삭제delete 삭제delete 삭제delete 삭제delete 삭제delete
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