KR20230168332A - 영상인식 기반 안전관리 시스템 및 그 동작방법 - Google Patents

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KR20230168332A
KR20230168332A KR1020220068672A KR20220068672A KR20230168332A KR 20230168332 A KR20230168332 A KR 20230168332A KR 1020220068672 A KR1020220068672 A KR 1020220068672A KR 20220068672 A KR20220068672 A KR 20220068672A KR 20230168332 A KR20230168332 A KR 20230168332A
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박윤식
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김영준
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한국전력공사
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Abstract

본 발명은 영상인식 기반 안전관리 시스템 및 그 동작방법은, 촬영장치를 이용하여 작업현장을 영상으로 촬영하고, 영상인식을 통해 작업인원을 확인하고 작업자의 안전장치 착용 및 작업자의 이상행동을 감시함으로써, 영상으로부터 인식되는 작업자의 안전장치 상태를 바탕으로 안전장비를 착용하도록 하고, 작업도구의 잘못된 사용을 검출하여 발생할 수 있는 감전사고를 예방할 수 있으며, 작업자의 수의 변화에 따른 낙상사고 등에 빠르게 대처할 수 있어, 작업현장의 안전성을 향상시킬 수 있다.

Description

영상인식 기반 안전관리 시스템 및 그 동작방법{Safety Management System through real-time image analysis and Method for Protecting Workers}
본 발명은 작업 현장을 촬영한 영상을 기반으로 작업인원을 감지하고, 작업인원의 착용 장비 및 작업인원의 동작을 인식하여 이상을 감지하고 작업자의 안전을 관리하는, 영상인식 기반 안전관리 시스템 및 그 동작방법에 관한 것이다.
전력설비의 작업 현장에는 고압의 전력선으로 인한 감전사고와, 전주 위에서의 작업 등으로 인한 추락사고의 위험이 있다.
고압의 전력선을 작업하기 위한 활선공법은 무정전공법의 일종으로, 간접활선공법과 직접활선공법으로 분류된다.
직접활선공법은 작업이 용이하고 작업시간이 적게 걸리는 장점 때문에 현장에서 선호되고 있는 공법이다. 그러나 직접활선공법은 감전사고 및 낙상사고의 위험이 있어 주의가 필요하다.
간접활선공법은 무거운 작업공구(절연스틱)를 손으로 지탱하여 작업을 하기 때문에, 작업시간이 오래 걸리는 단점이 있으나, 감전사고가 크게 감소하는 장점이 있다.
그러나 작업자가 무거운 절연스틱을 좀 더 편하게 지지하기 위해서 사용방법을 위반하여 작업 중 감전 사고로 이어지는 경우가 간헐적으로 발생하고 있어 문제가 있다.
또한, 전력선이 높은 곳에 위치하는 경우가 많아, 설비 작업 중에 버켓으로부터 추락하는 낙상사고가 발생하는 문제가 있다.
이러한 문제를 해소하기 위하여 작업자에 대한 안전교육을 실시하고 있으나 그 효과가 미비한 상황으로, 작업현장에서 작업자의의 이상행동을 감지하고, 안전장비의 착용 및 낙상방지를 위한 방안이 필요하다.
그에 따라 최근에는 영상을 이용하여 작업 현장을 모니터링하는 방안이 추진되고 있다.
관련기술로, 대한민국 공개특허 제10-2022-0051609호, "실시간 영상분석을 통한 작업자의 안전보호장비 착용여부 인식 시스템"이 있다.
이러한 영상분석 방식을 이용하여 장비 등을 확인할 수 있으나, 장비의 올바른 사용이나 작업자의 이상 행동을 방지할 수 없는 문제가 있다.
대한민국 공개특허 제10-2022-0051609호
본 발명은 상기와 같은 필요성에 의해 창출된 것으로서, 촬영장치를 이용하여 작업현장을 영상으로 촬영하고, 영상인식을 통해 작업인원을 확인하고 작업자의 안전장치 착용 및 작업자의 이상행동을 감시하여 안전사고를 예방하는 영상인식 기반 안전관리 시스템 및 그 동작방법을 제공하는데 그 목적이 있다.
상기한 목적을 달성하기 위하여 본 발명에 따른 영상인식 기반 안전관리 시스템은, 작업현장을 촬영하는 촬영장치; 및 상기 촬영장치에 의해 촬영된 영상을 분석하여 모니터링하고, 상기 영상으로부터 작업자의 위험상황, 안전장비의 착용여부 및 작업자의 이상행동 중 적어도 하나의 이상을 검출하여 경고를 출력하는 모니터링장치; 를 포함하고, 상기 모니터링장치는, 영상으로부터 작업자 및 복수의 객체를 검출하는 영상처리프로세서; 상기 영상처리프로세서의 영상인식결과를 바탕으로 검출된 상기 객체의 위치 및 움직임을 기반으로, 상기 작업자의 위급상황, 상기 안전장비의 착용여부 및 상기 작업자의 이상행동에 대한 이상을 검출하고, 이상판단결과에 따라 경고를 생성하는 프로세서를 포함한다.
상기 영상처리프로세서는 상기 버켓에 탑승한 상기 작업자의 수를 검출하는 것을 특징으로 한다.
상기 영상처리프로세서는 상기 촬영장치의 촬영각도 및 작업자의 위치를 고려하여, 상기 영상에 포함된 복수의 프레임을 비교 분석하여 상기 작업자의 수를 검출하는 것을 특징으로 한다.
상기 영상처리프로세서는 상기 영상으로부터 상기 작업자가 착용한 안전모, 마스크 및 장갑를 포함하는 상기 안전장비를 검출하고, 상기 작업자를 기준으로 상기 작업자의 손 또는 장갑의 위치를 기준으로 작업도구 및 상기 작업도구의 한계커버의 위치를 검출하는 것을 특징으로 한다.
상기 프로세서는 상기 버켓에 탑승한 상기 작업자의 수를 초기인원으로 설정하고, 상기 일정시간 간격으로 검출되는 작업자의 수가 상기 초기인원과 동일한지 여부를 판단하는 것을 특징으로 한다.
상기 프로세서는 상기 일정시간 간격으로 검출되는 작업자의 수가 상기 초기인원과 일치하지 않는 경우 상기 일정시간 보다 짧은 시간 간격으로 상기 작업자의 수를 재확인하여, 작업자의 수가 상기 초기인원과 동일한 경우 정상상태로 판단하고, 재확인 후 상기 작업자의 수가 일치하지 않은 경우 위급상황으로 판단하는 것을 특징으로 한다.
상기 프로세서는 상기 안전장비 중 적어도 하나가 검출되지 않은 경우, 안전장비 미착용에 따른 이상을 판단하는 것을 특징으로 한다.
상기 프로세서는 상기 작업도구의 방향에 따라, 상기 작업자의 손 또는 장갑이 상기 한계커버의 상단에 위치한 경우 상기 작업자의 이상행동으로 판단하는 것을 특징으로 한다.
영상을 출력하는 디스플레이 및 효과음 또는 경고음을 출력하는 스피커를 포함하는 출력부를 더 포함하고, 상기 프로세서는 상기 작업자의 위급상황에 대응하여 응급관리시스템에 사고발생을 신고하고, 상기 안전장비의 착용여부 및 상기 작업자의 이상행동에 대한 경고를 생성하여 상기 출력부를 통해 실시간으로 경고를 출력하는 것을 특징으로 한다.
상기 모니터링장치로부터 상기 이상판단결과에 대응하여 안전수칙에 대한 데이터를 생성하고, 안전관리를 위한 데이터에 반영하는 관리서버; 및 상기 영상, 상기 영상인식결과, 상기 이상판단결과 및 상기 관리서버의 데이터를 저장하는 데이터베이스; 를 더 포함한다.
본 발명에 따른 영상인식 기반 안전관리 시스템의 동작방법은, 촬영장치가 작업현장에 대한 영상을 촬영하는 단계; 상기 영상을 출력하여 상기 작업현장을 모니터링하는 단계; 상기 영상을 수신하여 분석하고, 상기 영상에 포함된 작업자 및 복수의 객체를 검출하여 영상인식결과를 생성하는 단계; 영상인식결과, 검출된 상기 작업자 및 상기 객체에 대하여, 그 위치 및 움직임을 기반으로, 상기 작업자의 위급상황, 안전장비의 착용여부 및 상기 작업자의 이상행동에 대한 이상을 검출하여 이상판단결과를 생성하는 단계; 및 상기 영상인식결과 및 상기 이상판단결과에 대응하여 경고를 생성하여 출력하는 단계; 를 포함한다.
상기 영상인식결과를 생성하는 단계는, 상기 버켓에 탑승한 상기 작업자를 인식하여 상기 작업자의 수를 검출하는 단계; 상기 작업자가 착용한 안전모, 마스크 및 장갑를 포함하는 상기 안전장비를 검출하는 단계; 및 상기 작업자를 기준으로 상기 작업자의 손 또는 장갑의 위치를 기준으로 작업도구 및 상기 작업도구의 한계커버의 위치를 검출하는 단계; 를 포함한다.
상기 작업자의 수를 검출하는 단계는, 상기 촬영장치의 촬영각도 및 작업자의 위치를 고려하여, 상기 영상에 포함된 복수의 프레임을 비교 분석하여 상기 작업자의 수를 검출하는 것을 특징으로 한다.
상기 이상판단결과를 생성하는 단계는, 상기 버켓에 탑승한 상기 작업자의 수를 초기인원으로 설정하는 단계; 상기 일정시간 간격으로 검출되는 작업자의 수를 상기 초기인원과 비교하는 단계; 상기 작업자의 수가 상기 초기인원과 다른 경우, 상기 일정시간 보다 짧은 시간으로 상기 작업자의 수를 재확인하는 단계; 상기 재확인 결과에 따라 상기 작업자의 수가 상기 초기인원과 동일한 경우 정상상태로 판단하 는 단계; 및 상기 재확인 결과에 따라 상기 작업자의 수가 일치하지 않은 경우 위급상황으로 판단하는 단계;를 더 포함하는 것을 특징으로 한다.
상기 이상판단결과를 생성하는 단계는, 상기 작업자의 수가 상기 초기인원과 동일한 경우 작업이 종료되기 까지 상기 작업자의 수를 비교하는 단계; 를 더 포함한다.
상기 이상판단결과를 생성하는 단계는, 상기 안전장비 중 적어도 하나가 검출되지 않은 경우, 안전장비 미착용에 따른 이상을 판단하는 단계; 를 포함한다.
상기 이상판단결과를 생성하는 단계는, 상기 작업도구의 방향에 따라, 상기 작업자의 손 또는 장갑이 상기 한계커버의 상단에 위치한 경우 상기 작업자의 이상행동으로 판단하는 단계; 를 포함한다.
일 측면에 따르면, 본 발명의 영상인식 기반 안전관리 시스템 및 그 동작방법은, 고가의 장비 없이도 CCTV 또는 카메라를 이용하여 작업현장을 확인 할 수 있고, 영상으로부터 인식되는 작업자의 안전장치 상태를 바탕으로 안전장비를 착용하도록 하고, 작업도구의 잘못된 사 검출하여 발생할 수 있는 감전사고를 예방할 수 있다.
본 발명의 일 측면에 따르면, 작업자의 수의 변화에 따른 낙상사고 등에 빠르게 대처할 수 있어 작업현장의 안전성을 향상시킬 수 있다.
도 1 은 본 발명의 일 실시예에 따른 영상인식 기반 안전관리 시스템의 구성이 도시된 도이다.
도 2 는 본 발명의 일 실시예에 따른 영상인식 기반 안전관리 시스템의 촬영장치 및 모니터링 장치의 구성이 도시된 블록도이다.
도 3 은 본 발명의 일 실시예에 따른 영상인식 기반 안전관리 시스템의 이상상황감지 및 안전관리를 신호 흐름이 도시된 도이다.
도 4 는 본 발명의 일 실시예에 따른 영상인식 기반 안전관리 시스템의 작업자의 안전관리를 위한 신호 흐름이 도시된 도이다.
도 5 는 본 발명의 일 실시예에 따른 영상인식 기반 안전관리 시스템의 작업인원 감지결과가 도시된 예시도이다.
도 6 은 본 발명의 일 실시예에 따른 영상인식 기반 안전관리 시스템의 작업인원의 변화에 따른 감지결과가 도시된 예시도이다.
도 7 은 본 발명의 일 실시예에 따른 영상인식 기반 안전관리 시스템의 작업자에 대한 감지결과가 도시된 예시도이다.
도 8 은 본 발명의 일 실시예에 따른 영상인식 기반 안전관리 시스템의 안전장비 감지에 대한 예시도이다.
도 9 는 본 발명의 일 실시예에 따른 영상인식 기반 안전관리 시스템의 영상인식 결과가 도시된 예시도이다.
도 10 은 본 발명의 일 실시예에 따른 영상인식 기반 안전관리 시스템의 작업자의 위험을 관리하는 방법이 도시된 순서도이다.
도 11 은 본 발명의 일 실시예에 따른 영상인식 기반 안전관리 시스템의 작업자의 이상행동을 감지하는 방법이 도시된 순서도이다.
이하, 첨부된 도면들을 참조하여 본 발명을 설명하도록 한다. 이 과정에서 도면에 도시된 선들의 두께나 구성요소의 크기 등은 설명의 명료성과 편의상 과장되게 도시되어 있을 수 있다. 또한, 후술되는 용어들은 본 발명에서의 기능을 고려하여 정의된 용어들로써 이는 사용자, 운용자의 의도 또는 관례에 따라 달라질 수 있다. 그러므로 이러한 용어들에 대한 정의는 본 명세서 전반에 걸친 내용을 토대로 내려져야 할 것이다.
도 1 은 본 발명의 일 실시예에 따른 영상인식 기반 안전관리 시스템의 구성이 도시된 도이다.
도 1에 도시된 바와 같이, 작업 현장의 버켓(52)에는 촬영장치(20)가 설치되어 작업현장에 대한 영상(50)을 촬영한다.
모니터링장치(10)는 촬영장치(20)에 의해 촬영된 영상(50)을 출력한다. 모니터링장치(10)는 영상(50)을 분석하여, 영상으로부터 작업자, 작업자가 착용한 안전장치 및 작업도구를 인식하여 이상을 감지한다. 또한, 모니터링장치(10)는 인식된 작업자의 동작을 분석하여 작업자의 이상행동을 검출한다.
모니터링장치(10)는 이상 검출 시, 버켓에 설치되는 출력부(미도시)로 경고를 출력할 수 있다.
또한, 모니터링장치(10)는 촬영장치(20)에 의해 촬영된 영상(50), 인식결과, 검출된 이상정보 및 경고 중 적어도 하나를 관리서버(30)로 전송한다.
관리서버(30)는 모니터링장치(10)의 경고에 대응하여 경고신호를 출력하거나 또는 기 등록된 단말로 경고를 전송할 수 있다. 예를 들어 관리서버(30)는 모니터링장치(10)의 위치를 기반으로 해당 구역의 관리자, 현장책임자 등의 단말로 경고를 전송할 수 있다.
관리서버(30)는 모니터링장치(10)로부터 수신되는 데이터를 데이터베이스(DB)(40)에 저장한다. 관리서버(30)는 모니터링장치(10)의 인식결과 및 이상판단결과 대한 데이터를 누적하여 데이터베이스(DB)(40)에 저장한다.
관리서버(30)는 복수의 모니터링장치(10)와 연결되어 복수의 현장에 대한 데이터를 수집하고, 이를 데이터베이스(40)에 저장할 수 있다. 관리서버(30)는 복수의 현장에서 수집되는 데이터를 분석하여 통계데이터를 생성할 수 있다.
관리서버(30)는 모니터링장치(10)의 요청에 따라 영상을 분석하여 영상에 포함된 객체를 인식하고 그에 대한 결과를 모니터링장치(10)로 전송할 수 있다.
데이터베이스(DB)(40)는 모니터링장치(10)를 통해 수신되는 현장의 영상 및 영상판단결과를 저장한다. 데이터베이스(DB)(40)는 영상분석 결과에 대하여 작업자의 수, 작업자 인식결과, 안전장비 감지결과, 작업도구 인식결과 및 작업자 이상행동에 대한 데이터를 저장한다.
데이터베이스(DB)(40)는 복수의 모니터링장치(10)에 대한 데이터가 수신되면, 현장 위치별, 작업자별, 또는 모니터링장치(10) 별로 분류하여 저장할 수 있다.
도 2 는 본 발명의 일 실시예에 따른 영상인식 기반 안전관리 시스템의 촬영장치 및 모니터링 장치의 구성이 도시된 블록도이다.
도 2에 도시된 바와 같이, 촬영장치(20)는 작업용 장치인 버켓(52)에 탑승한 작업자를 포함하여 작업현장을 촬영한다.
촬영장치(20)는 촬영된 영상(50)을 모니터링장치(10)로 인가한다. 촬영장치(20)는 카메라 또는 CCTV 가 사용될 수 있다.
촬영장치(20)는 버켓(52)에 설치된다. 촬영장치(20)는 버켓을 이동시키는 이동수단(미도시) 또는 버켓이 연결되는 연결수단(미도시)에 설치될 수 있다. 또한, 촬영장치(20)는 전주(미도시)에 설치될 수 있다.
모니터링장치(10)는 촬영장치(20)에 의해 촬영된 영상을 출력하고 영상을 분석하여 이상을 검출한다.
모니터링장치(10)는 영상처리프로세서(140), 출력부(180), 메모리(120), 통신모듈(130) 및 프로세서(110)를 포함한다.
통신모듈(130)은 촬영장치(20)와 유선 또는 무선으로 연결되어 촬영장치(20)로부터 작업현장에 대한 영상(50)을 수신한다.
또한, 통신모듈(130)은 관리서버(30)와 유선 또는 무선으로 연결되어 데이터를 송수신한다. 통신모듈(130)은 관리서버(30)로 작업현장에 대한 영상데이터를 전송한다.
통신모듈(130)은 유선 또는 무선의 통신방식을 이용하며, 예를 들어 이더넷(Ethernet), 와이파이(WIFI), 블루투스(Bluetooth) 등의 근거리 통신, 이동 통신, 및 시리얼 통신 중 적어도 하나의 모듈을 포함하여 통신한다.
메모리(120)는 촬영장치(20)에 의해 촬영된 작업현장에 대한 영상(50)을 저장한다.
메모리(120)는 영상을 분석하기 위한 분석데이터, 영상으로부터 작업자(사람) 또는 얼굴을 인식하기 위한 알고리즘 및 데이터, 영상으로부터 작업자의 착용장비 또는 안전장비를 인식하기 위한 알고리즘 및 데이터, 인식된 작업자의 움직임 및 동작을 분석하고 이상을 검출하기 위한 알고리즘 및 데이터, 그리고 인식결과 및 검출된 이상에 대한 데이터를 저장한다.
메모리(120)는 램(RAM, Random Access Memory), 롬(ROM), EEPROM(Electrically Erased Programmable Rom) 등의 비휘발성 메모리, 플래시 메모리, SSD, HDD 등의 저장수단를 포함한다.
출력부(180)는 적어도 하나의 디스플레이, 램프 및 스피커 중 적어도 하나를 포함한다. 출력부(180)는 모니터링장치(10)에 설치되는 제 1 출력부(미도시), 버켓(52)에 설치되는 제 2 출력부(미도시)를 포함할 수 있다.
출력부(180)는 LCD, LED 및 OLED 중 적어도 하나의 방식을 이용하여 문자, 숫자, 이미지 및 특수문자를 출력한다.
또한, 출력부(180)는 색상에 따라 상태 또는 경고를 출력하는 LED램프를 포함할수 있다. 출력부(180)는 스피커 또는 버저를 포함하여, 효과음, 안내음, 경고음, 및 음성안내 중 적어도 하나를 출력한다.
영상처리프로세서(140)는 촬영장치(20)로부터 수신되는 영상을 특정 포맷의 영상데이터로 변환하고, 영상데이터를 프레임 단위로 분석하여 작업자를 인식한다.
영상처리프로세서(140)는 영상인식을 위한 딥러닝 알고리즘을 이용하여 영상을 분석할 수 있다. 영상처리프로세서(140)는 인식하고자 하는 대상에 대한 데이터를 저장하고 이를 반복 학습하여 영상으로부터 대상을 검출한다.
영상처리프로세서(140)는 복수의 프레임을 비교 분석하여, 작업자의 수를 카운트한다.
영상처리프로세서(140)는 작업자의 얼굴을 인식하고, 안전모 또는 마스크의 착용 여부를 감지한다. 또한, 영상처리프로세서(140)는 작업자의 손을 기준으로 장갑을 감지하고, 작업도구 인식, 작업도구의 사용, 및 작업자의 동작을 인식한다.
영상처리프로세서(140)는 영상인식결과를 생성하여 프로세서(110)로 인가한다.
프로세서(110)는 영상인식결과를 바탕으로, 작업자의 움직임 및 동작을 딥러닝 알고리즘을 기반으로 분석하여 지정된 규칙을 벗어나는 작업자의 동작(움직임) 및 위치를 검출한다.
프로세서(110)는 영상처리프로세서(140)로부터 인식된 작업자, 작업자의 착용장비, 작업도구 및 작업자의 동작을 기반으로 이상 여부를 판단한다.
프로세서(110)는 작업자의 착용상태에 따라 안전모, 마스크 및 장갑 중 적어도 하나를 착용하지 않은 경우 착용장비의 이상 또는 안전방비 미착용으로 판단한다.
프로세서(110)는 작업자의 작업도구 사용과 관련하여 작업도구를 잡는 위치, 작업도구의 각도 등을 기반으로 이상행동을 검출한다. 프로세서(110)는 지정된 작업과 무관한 작업자의 동작을 검출하여 이상행동으로 판단할 수 있다.
또한, 프로세서(110)는 인식된 작업자의 수가 변경되는지 여부를 판단하고 작업자의 수가 초기에 증가하는 경우 최대 작업자의 수를 판단하고, 이후 작업자의 수가 감소하는 경우 이상으로 판단한다.
프로세서(110)는 작업자의 수가 감소하는 경우 낙상사고로 판단한다. 프로세서(110)는 복수의 프레임을 비교분석하여 촬영장치(20)의 촬영각도에 따라 작업자의 수가 변경되는 경우는 예외로 처리할 수 있다.
프로세서(110)는 적어도 하나의 마이크로 프로세서로 구성된다. 또한, 프로세서(110)는 복수의 알고리즘에 따라 동작한다. 예를 들어 프로세서(110)는 입출력제어 알고리즘, 위급상황판단 알고리즘, 이상행동판단 알고리즘, 영상처리 알고리즘에 따라 동작할 수 있다. 경우에 따라 프로세서(110)는 복수로 구비되어 각각 입출력 프로세서, 이상행동판단 프로세서, 위급상황판단 프로세서로 구성될 수 있다.
프로세서(110)는 영상데이터, 영상인식결과 및 이상판단결과를 메모리(120)에 저장하고, 출력부(180)를 통해 출력한다.
프로세서(110)는 영상데이터를 출력하는데 있어서, 영상인식결과 및 이상판단결과가 영상데이터에 반영하여 출력되도록 한다. 영상인식결과 및 이상판단결과는 영상데이터에 레이어드 되어 표시될 수 있다.
출력부(180)는 영상데이터를 디스플레이(미도시)를 통해 표시한다. 또한, 출력부(180)는 이상판단결과에 대응하는 경고문을 디스플레이에 표시하고, 스피커를 통해 이상판단결과에 따른 경고음을 출력한다.
또한, 프로세서(110)는 영상데이터 및 영상인식결과 및 이상판단결과를 통신모듈(130)을 통해 관리서버(30)로 전송한다.
관리서버(30)는 모니터링장치(10)로부터 수신되는 데이터를 기반으로 작업현장 별 현황을 표시하고, 이상이 있는 현장으로 추가 인력을 파견하거나 구급차의 출동을 유관기관, 예를 들어 병원 또는 경찰서에 요청할 수 있다.
또한, 관리서버(30)는 모니터링장치(10)로부터 수신된 데이터를 데이터베이스(DB)(40)에 저장하고, 이상판단결과를 바탕으로 사고이력을 생성하여 저장할 수 있다.
도 3 은 본 발명의 일 실시예에 따른 영상인식 기반 안전관리 시스템의 이상상황감지 및 안전관리를 신호 흐름이 도시된 도이다.
도 3에 도시된 바와 같이, 촬영장치(20)는 버켓(52)에 탑승한 작업자(51)를 촬영한다.
모니터링장치(10)는 통신모듈(130)을 통해 촬영장치(20)에 의해 촬영되는 영상을 입력 받는다(S10).
영상처리프로세서(140)는 입력된 영상(50)을 변환하고, 영상에 포함된 객체를 인식한다.
영상처리프로세서(140)는 작업자, 작업자의 장착장비, 작업도구를 각각 인식한다. 예를 들어 영상처리프로세서(140)는 사람, 얼굴, 안전모, 마스크, 장갑, 작업도구의 위치 및 각도를 검출한다.
프로세서(110)는 영상처리프로세서(140)에서 인식되는 체를 기반으로 작업자의 장비 장착여부 및 움직임(동작)을 판단한다(S20).
프로세서(110)는 작업자가 위급상황인지 여부를 판단한다(S21).
프로세서(110)는 작업자가 안전장비를 착용했는지 여부를 판단한다(S22).
또한, 프로세서(110)는 작업자의 이상행동을 판단한다(S23).
프로세서(110)는 업자의 장비 장착여부 및 움직임(동작)을 판단하기 위해 이상상황을 감지한다(S30).
프로세서(110)는 위급상황인지 판단하기 위하여, 인식된 작업자의 수를 확인하고, 작업자의 수(인원수)의 변동을 감지한다(S31).
프로세서(110)는 작업자의 수(인원수)가 변동된 경우, 영상데이터의 복수의 프레임을 비교분석하여, 실제 인원수가 변동되었는지, 촬영각도 또는 장애물에 의해 인원수가 변동된 것으로 감지된 것인지 확인한다. 또한, 프로세서(110)는 작업자가 버켓(52)에서 하차하였는지 여부를 확인한다.
프로세서(110)는 촬영각도 또는 장애물에 의한 일시적 감소 및 작업자의 버켓 하차를 제외한 상황에서 작업자의 수가 감소된 되었는지 감지한다.
프로세서(110)는 작업자의 안전장비 착용 여부를 판단하기 위해, 영상처리프로세서(140)의 인식결과를 바탕으로 안전장비의 미착용을 감지한다(S32). 프로세서(110)는 작업자가 안전모, 마스크 및 장갑 중 적어도 하나는 착용하지 않은 경우 안전장비 미착용으로 판단한다.
또한, 프로세서(110)는 작업자의 이상행동을 판단하기 위해, 작업도구(예를 들어 절연스틱)를 잡는 위치, 작업도구의 각도 등을 분석하여 한계커버의 상단을 파지하는지 감지한다(S33).
프로세서(110)는 이상판단결과를 기반으로 작업자의 안전을 관리한다(S40).
작업자의 수가 감소된 경우 프로세서(110)는, 낙상사고로 판단하여 응급관리시스템과 연계하여 사고발생을 신고한다(S41).
한편, 프로세서(110)는 이상판단결과, 작업자의 안전장비 미착용 및 작업도구의 한계커버 상단을 파지한 것으로 판단되면, 안전수칙 가이드를 출력하고, 실시간으로 경고 및 알림을 생성하여 출력부(180)를 통해 출력한다.
또한, 프로세서(110)는 이상판단결과를 관리서버(30)로 전송하고, 통신모듈(130)을 통해 해당 작업자에게 안전수착 가이드 및 경고를 전송할 수 있다.
관리서버(30)는 이상판단결과에 따라 사후안전관리를 수행한다(S50).
관리서버(30)는 안전수칙 미이행에 따른 사례를 저장하고, 관련 데이터를 작업자에게 제공한다(S51).
또한, 관리서버(30)는 안전관리를 위해 통계자료에 해당 데이터를 반영하고, 안전관리 시스템 개선을 위한 정보로 활용한다(S52). 관리서버(30)는 관련데이터를 데이터베이스(40)에 저장한다.
도 4 는 본 발명의 일 실시예에 따른 영상인식 기반 안전관리 시스템의 작업자의 안전관리를 위한 신호 흐름이 도시된 도이다.
도 4에 도시된 바와 같이, 촬영장치(20)는 버켓(52)에 탑승한 작업자(51)를 촬영한다.
모니터링장치(10)는 통신모듈(130)을 통해 촬영장치(20)에 의해 촬영되는 영상을 입력 받는다(S60).
영상처리프로세서(140)는 입력된 영상(50)을 변환하고, 영상에 포함된 객체를 인식한다. 영상처리프로세서(140)는 작업자, 작업자의 장착장비, 작업도구를 각각 인식한다. 예를 들어 영상처리프로세서(140)는 사람, 얼굴, 안전모, 마스크, 장갑, 작업도구의 위치 및 각도를 검출한다.
이와 같이, 프로세서(110)는 작업자의 수사 변화하는지 확인하여 작업자의 위급상황인지 여부를 판단한다(S71).
프로세서(110)는 작업자의 안전장비 착용 여부를 판단한다(S72).
프로세서(110)는 안전장비 착용여부에 대하여, 영상으로부터 인식된 각 작업자가 안전장비를 착용하고 있는지 여부를 판단한다.
또한, 프로세서(110)는 작업자의 이상행동을 판단한다(S73).
작업자의 위급상황 판단에 있어서, 프로세서(110)는 영상처리프로세서(140)에 의해 인식되는 객체 중 사람, 즉 작업자의 수(인원수)를 카운트하여 버켓(52)에 탑승한 초기탑승인원을 탐지한다(S81).
프로세서(110)는 작업중에도 인식되는 인원을 탐지하고(S82), 일정시간 간격으로 인식되는 인원을 비교하여 인원에 변화가 있는지 여부를 반복하여 판단한다(S83).
프로세서(110)는 작업자의 수(인원수)에 변화가 있는 경우 작업자가 위급상황에 처한것으로 판단한다. 예를들어 프로세서(110)는 작업자의 낙상사고 발생으로 판단할 수 있다.
작업자의 안전장비 착용 여부 판단에 있어서, 프로세서(110)는 각 작업자에 대하여 안전모, 마스크 및 장갑(절연장갑)의 착용 여부를 판단한다(S84).
또한, 프로세서(110)는 작업자의 이상행동을 판단하는데 있어서, 영상처리프로세서(140)를 통해 인식된 스마트 절연스틱을 검출하고(S85), 졀연스틱의 수평 및 수직방향의 각도를 판단한다(S86).
프로세서(110)는 절연스틱의 한계커버를 검출하고(S87), 작업자가 한계커버의 상단을 파지하고 있는지 여부를 검출한다(S88).
프로세서(110)는 작업자가 한계커버의 상단을 파지하고 있는 경우 감전사고의 위험이 있는 것으로 판단한다.
프로세서(110)는 이상판단결과를 기반으로, 이상시 알람 또는 경고를 생성하여 전달한다(S90).
프로세서(110)는 작업자가 한계커버 상단을 파지한 경우(S91), 작업자의 수가 변경된 경우(S92) 및 작업자가 장비를 미착용한 경우(S93) 중 적어도 하나에 대하여 이상으로 판단한다.
그에 따라 출력부(180)는 프로세서(110)의 제어명령에 따라 경고 알람을 출력한다(S94).
출력부(180)는 스피커 또는 버저를 통해 경고음을 출력한다. 또한, 출력부(180)는 디스플레이를 통해 작업현장에 대한 영상(50), 영상으로부터 검출되는 이상에 대하여 표시할 수 있다.
도 5 는 본 발명의 일 실시예에 따른 영상인식 기반 안전관리 시스템의 작업인원 감지결과가 도시된 예시도이다.
도 5에 도시된 바와 같이, 영상처리프로세서(140)는 작업현장에서 촬영된 영상을 분석하여 버켓(52)에 탑승한 사람, 즉 작업자(51, 52)를 각각 인식한다.
영상처리프로세서(140)는 얼굴의 형태, 즉 타원형 또는 원형을 기반으로 얼굴을 인식할 수 있다. 영상처리프로세서(140)는 사람의 얼굴 또는 형상에 대한 데이터를 기반으로 딥러닝 알고리즘을 이용하여 인체를 확인하고 얼굴을 인식할 수 있다.
영상처리프로세서(140)는 인식된 얼굴의 위치를 기준으로, 마스크 착용여부 또는 안전모의 착용여부를 확인한다.
프로세서(110)는 영상처리프로세서(140)의 영상인식결과를 기반으로 출력부(180)의 스크린의 어느 일측에 작업자수를 포함한 안내정보(203)를 표시할 수 있다.
도 6 은 본 발명의 일 실시예에 따른 영상인식 기반 안전관리 시스템의 작업인원의 변화에 따른 감지결과가 도시된 예시도이다.
도 6에 도시된 바와 같이, 영상처리프로세서(140)는 영상으로부터 제1 작업자(204)를 감지한다.
또한, 영상처리프로세서(140)는 영상의 다른 프레임으로부터 도 5의(b)와 같이 제1 작업자(204) 및 제2 작업자(205)를 감지한다.
영상처리프로세서(140)는 영상에 포한된 복수의 프레임을 비교분석하여 최종적으로 제1 작업자(204)와 제2 작업자(205)를 인식할 수 있다.
프로세서(110)는 최초 탑승인원을 제1 작업자(204)와 제2 작업자(205)로 확인하고, 작업 중의 인원변화 여부를 판단한다.
프로세서(110)는 영상처리프로세서(140)에서 인식된 작업자의 수를 카운트하고, 일정시간 간격으로 인식된 작업자의 수를 비교하여 인원의 변동을 확인한다.
프로세서(110)는 탑승이 종료되는 때 까지 반복하여 인원을 비교하고, 그 결과 인원에 변화가 있는 경우 작업자의 위급상황으로 판단하여 이상판단결과를 생성한다.
프로세서(110)는 영상의 촬영각도 또는 작업자의 동작에 의해 일부 인원이 확인되지 않는 경우 전후의 프레임을 확인하여 인원을 최종확인 할 수 있다.
도 7 은 본 발명의 일 실시예에 따른 영상인식 기반 안전관리 시스템의 작업자에 대한 감지결과가 도시된 예시도이다.
도 7에 도시된 바와 같이, 영상처리프로세서(140)는 영상으로부터, 기 인식된 작업자의 착용장비를 감지한다.
영상처리프로세서(140)는 작업자(211)에 대하여 얼굴을 인식하여 얼굴영역에 안전모(212) 및 마스크(213)를 인식하고 또한, 작업자가 손에 장갑(절연장갑)(214)을 착용하였는지 여부를 감지한다.
영상처리프로세서(140)는 작업자(215)에 대하여 동일하게 안전모(216), 마스트(217) 및 장갑(218)을 감지한다.
프로세서(110)는 영상처리프로세서(140)의 영상인식결과를 바탕으로, 작업현장의 영상에 도시된 바와 같이, 인식된 장비, 즉 안전모, 마스크 및 장갑에 대하여 인식된 위치를 표시하도록 한다.
프로세서(110)는 인식된 장치의 위치에, 장비별로 상이한 색상으로 표시하도록 한다.
예를 들어 출력부(180)는 프로세서(110)의 제어명령에 대응하여 도시된 바와 같이 안전모는 붉은색 박스, 마스크는 연두색 박스, 장갑은 파랑색 박스로 표시할 수 있다.
프로세서(110)는 인식된 장비에 대하여 어느 하나가 감지되지 않은 경우 안전장비 미착용에 대한 이상판단결과를 생성한다.
프로세서(110)는 미착용 장비에 대한 경고를 생성하여 출력부로 인가한다. 그에 따라 출력부(180)는 경고 알람을 출력한다.
도 8 은 본 발명의 일 실시예에 따른 영상인식 기반 안전관리 시스템의 안전장비 감지에 대한 예시도이다.
도 8에 도시된 바와 같이, 영상처리프로세서(140)는 영상으로 작업자의 작업도구를 인식한다.
예를 들어, 영상처리프로세서(140)는 절연스틱 등의 작업도구를 인식한다.
영상처리프로세서(140)는 장갑(222)(224)을 기준으로 작업도구인 절연스틱(225)(226)을 인식하고, 절연스틱(225)(226) 중 한계커버(221)(223)의 위치를 확인한다.
프로세서(110)는 도시된 바와 같이, 장갑의 착용여부는 물론 장갑의 위치를 기반으로 작업자의 움직임에 대한 이상을 판단한다.
프로세서(110)는 인식된 절연스틱(225)(226)이 수직 또는 수평 상태인지 확인한다.
또한, 프로세서(110)는 작업자의 장갑(224)이 절연스틱(225)의 한계커버(221)보다 상단에 위치하는지 여부를 판단하여 이상을 검출한다.
프로세서(110)는 장갑(224)이 절연스틱(225)의 한계커버(221)보다 상단에 위치하는 경우 작업도구인 절연스틱(226)을 지정된 방식을 사용하지 않고 잘못된 방식으로 사용하는 것으로 작업자의 이상행동으로 판단한다.
프로세서(110)는 절연스틱의 방향을 확인하기 위해, 가로길이와 세로길이를 각각 산출하고, 가로길이보다 세로 길이가 긴 경우 수직방향으로 사용하는 것으로 판단하고 그 외의 경우 가로방향으로 사용하는 것으로 판단한다.
또한, 프로세서(110)는 절연스틱(스마트스틱)이 수직방향으로 사용되는 경우 절연스틱의 방향을 좌측과 우측으로 구분한 후, 한계커버의 좌측 또는 우측에 손 또는 절연장갑이 중복되는지 확인하여 한계커버의 상단을 파지하는지 여부를 판단한다.
프로세서(110)는 이상판단결과를 바탕으로 작업자에게 경고를 생성하여 출력할 수 있다.
도 9 는 본 발명의 일 실시예에 따른 영상인식 기반 안전관리 시스템의 영상인식 결과가 도시된 예시도이다.
도 9에 도시된 바와 같이, 영상처리프로세서(140)는 앞서 설명한 바와 같이 영상에 포함되는 복수의 객체를 인식한다.
영상처리프로세서(140)는 작업자(231)(241), 안전모(232)(242), 마스크(233)(243), 장갑(234)(244), 절연스틱(236)(246) 및 한계커버(235)(245)를 각각 인식하여 검출한다.
프로세서(110)는 각각 작업자의 수가 변화하는지 판단하고, 인식된 객체를 기반으로 안전장비의 착용 여부(안전장비)를 판단하고, 이상행동을 유발하는 작업자는 없는지 여부를 판단한다.
프로세서(110)는 인식된 객체는 객체별 또는 장비별, 객체 수 중 어느 하나의 기준으로 각각 상이한 색상의 안내박스를 각 객체의 위치에 표시한다.
또한, 프로세서(110)는 감지된 작업자의 수, 이동행동 작업자의 수, 마스크 및 안전모의 수를 확인하여 인식결과(230)를 화면의 일 영역에 표시한다.
프로세서(110)는 모니터링장치(10)의 출력부(180)를 통해 영상에 영상인식결과 및 이상판단결과를 중첩하여 표시한다.
프로세서(110)는 설정에 따라 착용 장비 또는 인식된 작업자에 대하여 안내박스를 선택적으로 표시할 수 있다.
도 10 은 본 발명의 일 실시예에 따른 영상인식 기반 안전관리 시스템의 작업자의 위험을 관리하는 방법이 도시된 순서도이다.
도 10에 도시된 바와 같이, 촬영장치(20)는 버켓(52)에 설치되어 버켓(52)에 탑승하는 작업자를 촬영한다.
영상처리프로세서(140)는 영상으로부터 작업자를 감지하고 작업자의 수(인원수)를 확인한다(S330).
작업용 버켓(52)에 작업자의 탑승이 완료되면, 초기 작업자의 수(인원수)를 확인한다.
프로세서(110)는 일정시간 간격으로 작업자를 인식하여, 버켓(52)에 탑승한 작업자의 수가 동일한지 여부를 판단한다(S350).
프로세서(110)는 작업자의 수가 동일하지 않은 경우, 제 1 시간이 경과한 후(S360) 작업자의 수가 동일한지 재확인 한다(S370).
프로세서(110)는 재확인 결과, 작업자의 수가 동일하면 현재 상태를 유지하고, 작업자의 수가 동일하지 않은 경우 위급상황으로 판단한다.
프로세서(110)는 이상판단결과에 따라 경고를 생성하고, 유관기관에 사고를 신고한다.
한편, 프로세서(110)는 작업자의 수가 동일한 경우, 제 2 시간 단위로(S390) 작업자의 수가 동일한 지 여부를 판단한다. 프로세서(110)는 작업이 완료되기 까지. 제 2 시간 단위로 작업자의 수를 확인한다(S400).
작업이 완료되어 작업자의 탑승이 종료되면(S410), 촬영장치(20)는 영상촬영을 종료한다.
프로세서(110)는 영상인식결과 및 이상판단결과를 저장하고 관리서버(30)로 전송한다.
도 11 은 본 발명의 일 실시예에 따른 영상인식 기반 안전관리 시스템의 작업자의 이상행동을 감지하는 방법이 도시된 순서도이다.
도 11에 도시된 바와 같이, 영상처리프로세서(140)는 촬영장치(20)를 통해 촬영되는 영상(S450)을 입력받아 영상을 분석한다.
영상처리프로세서(140)는 영상으로부터 작업자를 감지하고, 작업자의 착용장비 및 작업도구를 인식한다.
영상처리프로세서(140)는 작업자의 안전모, 마스크 및 장갑을 인식하고, 또한 작업자의 작업도구, 예를 들어 졀연스틱을 검출하고(S460), 영상 내에서의 영역의 크기를 분석한다(S470).
영상처리프로세서(140)는 인식된 절연스틱에 대하여, 한계커버의 위치를 검출한다(S480). 또한, 영상처리프로세서(140)는 절연스틱을 잡고 있는 손 또는 장갑의 위치를 검출한다(S490).
프로세서(110)는 영상처리프로세서(140)에 의해 인식된 작업도구인 절연스틱에 대하여 그 영역을 기준으로 수직방향인지 판단한다(S500).
프로세서(110)는 절연스틱이 수직방향인 경우 손 또는 장갑이 한계커버의 상단에 위치하는지 여부를 판단한다(S510).
프로세서(110)는 절연스틱이 수직방향이고, 손 또는 장갑이 한계커버의 상단부분에 위치하는 경우, 작업자가 지정된 방식으로 절연스틱을 사용하지 않는 것으로 보고 작업자의 이상행동으로 판단한다(S520).
프로세서(110)는 절연스틱이 수직방향이 아닌 경우, 좌측방향인지 확인하고(S540), 손 또는 장갑의 위치가 한계커버의 좌측인지 확인한다(S550). 또한, 프로세서(110)는 절연스틱의 방향을 기준으로 오른쪽인 경우 손 또는 장갑의 위치가 한계커버의 우측인지 확인한다(S570).
즉, 프로세서(110)는 수평방향인 경우 그 방향을 판단하여 한계커버의 상단부를 파지하는지 확인한다.
프로세서(110)는 절연스틱의 방향을 기준으로 손 또는 장갑의 위치가 한계커버의 좌측 또는 우측 경우에 대하여 작업자의 이상행동으로 판단한다(S520).
한편, 손 또는 장갑의 위치가 한계커버의 상단이 아닌 경우 작업자가 정상으로 행동하는 것으로 판단한다(S560).
프로세서(110)는 작업자의 이상행동으로 판단되면 그에 대한 경고를 생성하고, 출력부를 통해 경고를 출력한다(S530).
또한, 관리서버(30)는 작업자의 이상행동을 기반으로, 안정수칙 및 그에 대한 교육을 보완한다.
따라서 본 발명은 사고가 발생할 수 있는 작업현장을 영상으로 촬영하여 모니터링하면서, 작업자의 수를 확인하고 착용장비를 검출하며, 작업자의 행동을 분석하여 이상을 검출하고 경고를 출력함으로써 발생 가능한 사고를 예방한다. 또한, 본 발명은 버켓 뿐 아니라 CCTV 또는 카메라를 이용하여 촬영되는 영상을 이용하여 사람을 인식하고 사람의 착용상태 및 행동을 모니터링하는데 적용될 수 있다.
본 발명은 도면에 도시된 실시예를 참고로 하여 설명되었으나, 이는 예시적인 것에 불과하며 당해 기술이 속하는 기술분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 이로부터 다양한 변형 및 균등한 타 실시예가 가능하다는 점을 이해할 것이다. 따라서 본 발명의 진정한 기술적 보호범위는 아래의 특허청구범위에 의하여 정해져야할 것이다.
10: 모니터링장치 20: 촬영장치
30: 관리서버 40: 데이터베이스(DB)
110: 프로세서 120: 메모리
130: 통신모듈 140: 영상처리프로세서
180: 출력부

Claims (17)

  1. 작업현장을 촬영하는 촬영장치; 및
    상기 촬영장치에 의해 촬영된 영상을 분석하여 모니터링하고, 상기 영상으로부터 작업자의 위급상황, 안전장비의 착용여부 및 작업자의 이상행동 중 적어도 하나의 이상을 검출하여 경고를 출력하는 모니터링장치; 를 포함하고,
    상기 모니터링장치는,
    영상으로부터 작업자 및 복수의 객체를 검출하는 영상처리프로세서; 및
    상기 영상처리프로세서의 영상인식결과를 바탕으로 검출된 상기 객체의 위치 및 움직임을 기반으로, 상기 작업자의 위급상황, 상기 안전장비의 착용여부 및 상기 작업자의 이상행동에 대한 이상을 검출하고, 이상판단결과에 따라 경고를 생성하는 프로세서; 를 포함하는 영상인식 기반 안전관리 시스템.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 영상처리프로세서는 버켓에 탑승한 상기 작업자의 수를 검출하는 것을 특징으로 하는 영상인식 기반 안전관리 시스템.
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 영상처리프로세서는 상기 촬영장치의 촬영각도 및 작업자의 위치를 고려하여, 상기 영상에 포함된 복수의 프레임을 비교 분석하여 상기 작업자의 수를 검출하는 것을 특징으로 하는 영상인식 기반 안전관리 시스템.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 영상처리프로세서는 상기 영상으로부터 상기 작업자가 착용한 안전모, 마스크 및 장갑를 포함하는 상기 안전장비를 검출하고,
    상기 작업자를 기준으로 상기 작업자의 손 또는 장갑의 위치를 기준으로 작업도구 및 상기 작업도구의 한계커버의 위치를 검출하는 것을 특징으로 하는 영상인식 기반 안전관리 시스템.
  5. 제 4 항에 있어서,
    상기 프로세서는 버켓에 탑승한 상기 작업자의 수를 초기인원으로 설정하고, 일정시간 간격으로 검출되는 작업자의 수가 상기 초기인원과 동일한지 여부를 판단하는 것을 특징으로 하는 영상인식 기반 안전관리 시스템.
  6. 제 5 항에 있어서,
    상기 프로세서는 상기 일정시간 간격으로 검출되는 상기 작업자의 수가 상기 초기인원과 일치하지 않는 경우 상기 일정시간 보다 짧은 시간 간격으로 상기 작업자의 수를 재확인하여,
    상기 작업자의 수가 상기 초기인원과 동일한 경우 정상상태로 판단하고, 재확인 후 상기 작업자의 수가 일치하지 않은 경우 위급상황으로 판단하는 것을 특징으로 하는 영상인식 기반 안전관리 시스템.
  7. 제 4 항에 있어서,
    상기 프로세서는 상기 안전장비 중 적어도 하나가 검출되지 않은 경우, 안전장비 미착용에 따른 이상을 판단하는 것을 특징으로 하는 영상인식 기반 안전관리 시스템.
  8. 제 4 항에 있어서,
    상기 프로세서는 상기 작업도구의 방향에 따라, 상기 작업자의 손 또는 장갑이 상기 한계커버의 상단에 위치한 경우 상기 작업자의 이상행동으로 판단하는 것을 특징으로 하는 영상인식 기반 안전관리 시스템.
  9. 제 1 항에 있어서,
    영상을 출력하는 디스플레이 및 효과음 또는 경고음을 출력하는 스피커를 포함하는 출력부; 를 더 포함하고,
    상기 프로세서는 상기 작업자의 위급상황에 대응하여 응급관리시스템에 사고발생을 신고하고, 상기 안전장비의 착용여부 및 상기 작업자의 이상행동에 대한 경고를 생성하여 상기 출력부를 통해 실시간으로 경고를 출력하는 것을 특징으로 하는 영상인식 기반 안전관리 시스템.
  10. 제 1 항에 있어서,
    상기 모니터링장치로부터 상기 이상판단결과에 대응하여 안전수칙에 대한 데이터를 생성하고, 안전관리를 위한 데이터에 반영하는 관리서버; 및
    상기 영상, 상기 영상인식결과, 상기 이상판단결과 및 상기 관리서버의 데이터를 저장하는 데이터베이스; 를 더 포함하는 영상인식 기반 안전관리 시스템.
  11. 촬영장치가 작업현장에 대한 영상을 촬영하는 단계;
    상기 영상을 출력하여 상기 작업현장을 모니터링하는 단계;
    상기 영상을 수신하여 분석하고, 상기 영상에 포함된 작업자 및 복수의 객체를 검출하여 영상인식결과를 생성하는 단계;
    영상인식결과, 검출된 상기 작업자 및 상기 객체에 대하여, 그 위치 및 움직임을 기반으로, 상기 작업자의 위급상황, 안전장비의 착용여부 및 상기 작업자의 이상행동에 대한 이상을 검출하여 이상판단결과를 생성하는 단계; 및
    상기 영상인식결과 및 상기 이상판단결과에 대응하여 경고를 생성하여 출력하는 단계; 를 포함하는 영상인식 기반 안전관리 시스템의 동작방법.
  12. 제 11 항에 있어서,
    상기 영상인식결과를 생성하는 단계는,
    버켓에 탑승한 상기 작업자를 인식하여 상기 작업자의 수를 검출하는 단계;
    상기 작업자가 착용한 안전모, 마스크 및 장갑를 포함하는 상기 안전장비를 검출하는 단계; 및
    상기 작업자를 기준으로 상기 작업자의 손 또는 장갑의 위치를 기준으로 작업도구 및 상기 작업도구의 한계커버의 위치를 검출하는 단계; 를 포함하는 영상인식 기반 안전관리 시스템의 동작방법.
  13. 제 12 항에 있어서,
    상기 작업자의 수를 검출하는 단계는,
    상기 촬영장치의 촬영각도 및 작업자의 위치를 고려하여, 상기 영상에 포함된 복수의 프레임을 비교 분석하여 상기 작업자의 수를 검출하는 것을 특징으로 하는 영상인식 기반 안전관리 시스템의 동작방법.
  14. 제 12 항에 있어서,
    상기 이상판단결과를 생성하는 단계는,
    상기 버켓에 탑승한 상기 작업자의 수를 초기인원으로 설정하는 단계;
    일정시간 간격으로 검출되는 작업자의 수를 상기 초기인원과 비교하는 단계;
    상기 작업자의 수가 상기 초기인원과 다른 경우, 상기 일정시간 보다 짧은 시간으로 상기 작업자의 수를 재확인하는 단계;
    상기 재확인 결과에 따라 상기 작업자의 수가 상기 초기인원과 동일한 경우 정상상태로 판단하는 단계; 및
    상기 재확인 결과에 따라 상기 작업자의 수가 일치하지 않은 경우 위급상황으로 판단하는 단계; 를 더 포함하는 것을 특징으로 하는 영상인식 기반 안전관리 시스템.
  15. 제 14 항에 있어서,
    상기 이상판단결과를 생성하는 단계는,
    상기 작업자의 수가 상기 초기인원과 동일한 경우 작업이 종료되기 까지 상기 작업자의 수를 비교하는 단계; 를 더 포함하는 영상인식 기반 안전관리 시스템의 동작방법.
  16. 제 12 항에 있어서,
    상기 이상판단결과를 생성하는 단계는,
    상기 안전장비 중 적어도 하나가 검출되지 않은 경우, 안전장비 미착용에 따른 이상을 판단하는 단계; 를 포함하는 영상인식 기반 안전관리 시스템의 동작방법.
  17. 제 12 항에 있어서,
    상기 이상판단결과를 생성하는 단계는,
    상기 작업도구의 방향에 따라, 상기 작업자의 손 또는 장갑이 상기 한계커버의 상단에 위치한 경우 상기 작업자의 이상행동으로 판단하는 단계; 를 포함하는 영상인식 기반 안전관리 시스템의 동작방법.
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