KR20230064872A - 열화상 카메라를 활용한 산업 안전 시스템 - Google Patents

Abstract

본 발명은 열화상 만으로 산업 현장의 안전 상태를 감시하고 작업자들의 인권 침해 문제를 방지할 수 있는 열화상 카메라를 활용한 산업 안전 시스템을 제공한다.
본 발명에 따른 열화상 카메라를 활용한 산업 안전 시스템은, 안전 상태와 영상 특징간 상관관계가 정의된 학습 데이터를 생성 및 이용하여 안전 상태 진단 모델을 반복 학습시키는 인공지능 학습부; 산업 현장에 배치된 적어도 하나의 열화상 카메라를 통해 열화상 영상을 획득 및 제공하는 영상 촬영부; 및 상기 안전 상태 진단 모델을 통해 상기 영상 촬영부로부터 획득된 열화상 영상에 대응되는 안전 상태를 진단하는 안전 상태 진단부를 포함할 수 있다.

Description

열화상 카메라를 활용한 산업 안전 시스템{INDUSTRY SAFETY SYSTEM WITH THERMAL IMAGING CAMERA}

본 발명은 열화상 카메라를 활용한 산업 안전 시스템에 관한 것으로, 구체적으로는 산업 현장의 안전 상태를 감시할 수 있는 열화상 카메라를 활용한 산업 안전 시스템에 관한 것이다.

산업기술의 발전에 따라 산업 현장이 대형화되고 복잡해지면서, 대규모 시설이 관리되어야 하며, 산업 현장의 안전을 위해서도 중요 장소마다 현장 상황을 파악하고 대처할 수 있도록, 각종 안전 관리 장비(예를 들어, 가스 검출기, 화재 경보기, 응급처리설비)의 설치가 권장 및 강화되고 있다.

이에 산업 현장에 다수의 센서를 분산 설치하고, 이들을 통해 산업 현장의 안전 상태를 실시간 판단하는 기술이 개발 및 적용되고 있으나, 센서는 협소 지역의 상태만을 감지 및 통보할 수 있는 물리적 특징을 가지므로, 센서를 통해 산업 현장 전반의 안전 상태 모두를 관제하는 경우 그 구현 및 유지 비용이 상대적으로 큰 문제가 있다.

따라서, 산업 현장을 감시하기 위한 수단으로서 CCTV, 즉 실화상 카메라가 사용될 수 있으나 이는 작업자들의 얼굴을 노출하는 등 인권 침해 문제를 유발할 수 있다.

본 발명은 작업자들의 인권 침해 문제를 방지할 수 있는 열화상 카메라를 활용한 산업 안전 시스템을 제공함에 목적이 있다.

또한, 본 발명은 열화상 영상만으로 산업 현장의 안전 상태를 감시할 수 있는 열화상 카메라를 활용한 산업 안전 시스템을 제공함에 다른 목적이 있다.

본 발명에 따른 열화상 카메라를 활용한 산업 안전 시스템은, 안전 상태와 영상 특징간 상관관계가 정의된 학습 데이터를 생성 및 이용하여 안전 상태 진단 모델을 반복 학습시키는 인공지능 학습부; 산업 현장에 배치된 적어도 하나의 열화상 카메라를 통해 열화상 영상을 획득 및 제공하는 영상 촬영부; 및 상기 안전 상태 진단 모델을 통해 상기 영상 촬영부로부터 획득된 열화상 영상에 대응되는 안전 상태를 진단하는 안전 상태 진단부를 포함할 수 있다.

바람직하게는, 상기 열화상 영상 정보에 기반하여 산업 현장의 현재 안전 상태를 판정하는 상태 분석부를 더 포함하고, 상기 인공지능 학습부는 상기 상태 분석부의 안전 상태에 따라 상기 열화상 영상을 분류 및 수집하여, 상기 학습 데이터를 생성할 수 있다.

바람직하게는, 상기 안전 상태 진단 모델은, 인공 지능망으로 구현될 수 있다.

바람직하게는, 상기 학습 데이터는, 열화상 영상을 입력 조건으로 가지고 안전 상태를 출력 조건으로 가질 수 있다.

본 발명의 열화상 카메라를 활용한 산업 안전 시스템은, 작업자들의 인권 침해 문제를 방지할 수 있고, 열화상 영상만으로 산업 현장의 안전 상태를 감시할 수 있는 효과가 있다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 열화상 카메라를 활용한 산업 안전 시스템을 나타내는 도면,
도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 열화상 카메라를 활용한 산업 안전 시스템의 진단 학습 프로세스를 나타내는 도면,
도 3은 본 발명의 다른 실시예에 따른 열화상 카메라를 활용한 산업 안전 시스템의 산업 현장 안전 상태 진단 프로세스를 나타내는 도면, 및
도 4a 및 도 4b는 본 발명의 일 실시예에 따른 열화상 카메라를 활용한 산업 안전 시스템의 분석 영상을 나타내는 도면이다.

이하 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예를 상세히 설명하기로 한다. 이에 앞서, 본 명세서 및 청구범위에 사용된 용어나 단어는 통상적이거나 사전적인 의미로 한정해서 해석되어서는 아니되며, 발명자는 그 자신의 발명을 가장 최선의 방법으로 설명하기 위해 용어의 개념을 적절하게 정의할 수 있다는 원칙에 입각하여 본 발명의 기술적 사상에 부합하는 의미와 개념으로 해석되어야만 한다. 본 발명은 다양한 변경을 도모할 수 있고, 여러 가지 실시예를 가질 수 있는바, 아래에서 설명되고 도면에 도시된 예시들은 본 발명을 특정한 실시 형태에 대해 한정하려는 것이 아니며, 본 발명의 사상 및 기술 범위에 포함되는 모든 변경, 균등물 내지 대체물을 포함하는 것으로 이해되어야 한다. 또한, 본 출원 시점에 있어서 이들을 대체할 수 있는 다양한 균등물과 변형예들이 있을 수 있음을 이해하여야 한다.

도 1은 본 발명의 일 실시예에 따른 열화상 카메라를 활용한 산업 안전 시스템을 나타내는 도면이다.

본 발명의 일 실시예에 따른 열화상 카메라를 활용한 산업 안전 시스템은 상태 분석부(110), 영상 촬영부(120), 인공지능 학습부(130) 및 안전 상태 진단부(140)를 포함한다.

영상 촬영부(120)는 산업 현장에 설치된 적어도 하나의 열화상 카메라를 구비하고, 이를 통해 각종 작업기기, 작업자 등의 현재 작업 상황을 실시간 촬영하도록 한다. 일 실시예에 따르면 열화상 카메라의 렌즈는 칼코게나이드 렌즈로서 160×160 해상도의 열화상 카메라의 모듈에 적용된 것일 수 있으며, 가격이 낮고, 몰드 성형이 가능하며, 온도 변화에 따른 광학적 특성 변화가 낮은 장점이 있다.

상태 분석부(110)는 기 설정된 상황 분석 기준에 따라 영상 촬영부(120)를 통해 획득된 다수의 영상 정보 각각을 수집 및 통합 분석하여, 산업 현장의 현재 안전 상태를 판정하도록 한다. 산업 현장의 안전 상태는 예를 들어, 안전, 주의, 위험, 경고 등으로 세분화될 수 있으며, 차후 필요에 따라 등급 개수 및 종류는 다양하게 변화될 수 있다.

인공지능 학습부(130)는 상태 분석부(110)의 안전 상태 판정 결과에 따라 촬영된 영상을 분류 및 수집하도록 한다. 그리고 안전 상태 각각에 대응되는 영상 데이터베이스로부터 안전 상태와 영상 특징간 상관관계가 정의된 학습 데이터를 다수개 생성한 후, 이들을 통해 안전 상태 진단 모델을 반복 학습시키도록 한다.

즉, 안전 상태 진단 모델에 안전 상태 각각에 대응되는 영상 특징을 학습시켜, 차후 인공 지능 방식으로 입력 영상에 대응되는 산업 현장의 안전 상태를 더욱 정확하게 진단할 수 있도록 한다.

안전 상태 진단부(140)는 안전 상태 진단 모델의 학습이 완료되면, 영상 촬영부(120)를 통해 산업 현장을 촬영한 카메라 영상을 실시간 획득한 후, 안전 상태 진단 모델을 통해 카메라 영상에 대응되는 안전 상태를 진단하고, 진단 결과와 해당 영상을 외부로 제공한다.

본 발명의 안전 상태 진단부(140)는 안전 상태 예측 결과를 일정 시간 동안 추적 모니터링하여, 안전 상태 변화 패턴에 기반한 이상 징후 감지 동작을 추가적으로 수행할 수 있도록 한다. 즉, 이상 징후 각각에 대응되는 안전 상태 변화 패턴을 사전 정의함으로써, 현재 안전 상태의 일시적 판단 뿐 아니라 장기적 관점에서의 안전 상태 판단 동작까지 수행할 수 있도록 한다.

도 2는 본 발명의 일실시예에 따른 열화상 카메라를 활용한 산업 안전 시스템의 진단 학습 프로세스를 나타내는 도면이다.

안전 진단 학습이 요청되면(S11), 산업 현장에 설치된 영상 촬영부(120)를 통해 촬영된(S12) 작업자 등의 현재 작업 상황을 분석하여 산업 현장의 현재 안전 상태를 판단한다(S13).

그리고, 촬영된 영상을 판단된 안전 상태에 따라 분류 및 수집한 후, 이로부터 카메라 영상의 영상 특징을 입력 조건으로 안전 상태를 출력 조건으로 가지는 학습 데이터 다수개를 생성한다(S14).

또한, 다수개의 학습 데이터를 기반으로 안전 상태 진단 모델을 반복 학습시킴으로써, 안전 상태와 영상 특징간 상관관계가 정의되도록 한다(S15).

더하여, 본 발명의 다른 실시예에 따르면, 안전 상태 각각에 대응되는 영상 데이터베이스가 기 구축되어 있다면, 이에 저장된 데이터를 이용하여 학습 데이터를 획득할 수 있다.

도 3은 본 발명의 다른 실시예에 따른 열화상 카메라를 활용한 산업 안전 시스템의 산업 현장 안전 상태 진단 프로세스를 나타내는 도면이다.

안전 상태 학습이 완료된 상태에서, 안전 상태 진단이 요청되면(S21), 영상 촬영부(120)를 통해 현재의 산업 현장을 촬영한 영상을 획득한다(S22)

그리고, 카메라 영상을 안전 상태 진단 모델에 입력함으로써, 산업 현장의 현재 안전 상태를 진단한 후 외부로 통보하도록 한다(S23).

도 4a 및 도 4b는 본 발명의 일 실시예에 따른 열화상 카메라를 활용한 산업 안전 시스템의 분석 영상을 나타내는 도면이다.

이상과 같이, 본 발명은 비록 한정된 실시예와 도면에 의해 설명되었으나, 본 발명은 이것에 의해 한정되지 않으며 본 발명이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자에 의해 본 발명의 기술사상과 아래에 기재될 특허청구범위의 균등범위 내에서 다양한 수정 및 변형이 가능하다.

110: 상태 분석부 120: 영상 촬영부
130: 인공지능 학습부 140: 안전 상태 진단부

Claims (4)

1. 안전 상태와 영상 특징간 상관관계가 정의된 학습 데이터를 생성 및 이용하여 안전 상태 진단 모델을 반복 학습시키는 인공지능 학습부;
   산업 현장에 배치된 적어도 하나의 열화상 카메라를 통해 열화상 영상을 획득 및 제공하는 영상 촬영부; 및
   상기 안전 상태 진단 모델을 통해 상기 영상 촬영부로부터 획득된 열화상 영상에 대응되는 안전 상태를 진단하는 안전 상태 진단부
   를 포함하는 열화상 카메라를 활용한 산업 안전 시스템.
   
2. 제1항에 있어서,
   상기 열화상 영상 정보에 기반하여 산업 현장의 현재 안전 상태를 판정하는 상태 분석부를 더 포함하고,
   상기 인공지능 학습부는
   상기 상태 분석부의 안전 상태에 따라 상기 열화상 영상을 분류 및 수집하여, 상기 학습 데이터를 생성하는 것을 특징으로 하는 열화상 카메라를 활용한 산업 안전 시스템.
   
3. 제1항에 있어서,
   상기 안전 상태 진단 모델은,
   인공 지능망으로 구현되는 것을 특징으로 하는 열화상 카메라를 활용한 산업 안전 시스템.
   
4. 제1항에 있어서,
   상기 학습 데이터는,
   열화상 영상을 입력 조건으로 가지고 안전 상태를 출력 조건으로 가지는 것을 특징으로 하는 열화상 카메라를 활용한 산업 안전 시스템

Images