KR20240076890A - 영상 기반의 산업현장 안전 관리 시스템 - Google Patents

영상 기반의 산업현장 안전 관리 시스템 Download PDF

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진준호
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Abstract

영상 기반의 산업현장 안전 관리 시스템이 개시된다. 본 발명의 실시 예에 따른 영상 기반의 산업현장 안전 관리 시스템은, 현장을 촬영하는 복수의 카메라 모듈, 카메라 모듈에 의해 촬영된 영상을 통해 객체를 인식하는 객체 인식 모듈, 인식된 객체가 작업자인 경우, 인식된 작업자에 대한 안전모 및 작업복 착용을 감지하는 제1 감지모듈, 인식된 객체가 가스인 경우, 유독가스를 감지하는 제2 감지모듈, 인식된 객체가 작업자 및 작업장비인 경우, 작업자와 작업장비 간의 충돌위험을 감지하는 제3 감지모듈, 및 객체 인식모듈에 의해 인식된 객체에 따라, 제1 내지 제3 감지모듈을 동작시키는 제어 모듈을 포함한다. 이에 의해, 현장에서의 위험 요인을 감지하여 사고 발생을 미연에 방지할 수 있다.

Description

영상 기반의 산업현장 안전 관리 시스템 {SYSTEM FOR MANAGING INDUSTRIAL SITE SAFETY BASED ON IMAGE}
본 발명은 영상 기반의 산업현장 안전 관리 시스템에 관한 것으로서, 보다 상세하게는, 산업현장의 영상을 이용하여 산업현장에서 발생할 수 있는 안전사고를 미연에 방지할 수 있는 영상 기반의 산업현장 안전 관리 시스템에 관한 것이다.
대부분의 건설현장 및 산업현장은 다양한 중장비 및 많은 작업 인력이 투입되어, 동시에 여러 작업을 진행하는 노동 집약적 산업의 장소이다. 건설현장 및 산업현장은, 각 현장의 다양한 환경에 의해 위험성이 내포되어 있고, 작업자의 사소한 부주의에도 큰 사고가 발생할 수 있는 위험한 장소이기도 하다. 그러므로, 현장에 투입되는 인력 및 중장비 등에 대한 체계적이고 효율적인 안전 관리가 무엇보다 중요하다.
그런데, 우리나라는 OECD 국가들 중에서 산업재해율 발생이 최상위에 속하는 것으로 나타난다. 구체적으로 살펴보면, 연간 약 48,000명의 근로자가 산업재해로 피해를 입고 있으며, 그 중에서도 제조업 및 건설업이 50% 이상을 차지하는 것으로 집계된다. 또한, 국내 산업현장 안전사고로 인한 손실액은 약 20조원에 달하고 있으며, 이 중에서 비용 손실은 약 10조원으로 절반 가까운 수준인 것으로 나타난다.
산업재해를 줄이기 위해서는 안전수직을 준수하는 것이 매우 중요하다. 그런데, 대형 현장의 경우에는 감독관의 통제 하에 작업이 진행되므로, 대부분의 안전수칙이 잘 지켜지고 있으며, 안전사고 방지를 위한 각종 장치들이 설치되어 있어 큰 문제가 되지 않는다.
하지만, 중소현장에서는 인력 부족을 이유로 감독관이 제 역할을 수행하지 못하는 경우가 많고, 안전사고 방지를 위한 장치들이 설치되지 않는 경우가 많다. 이로 인해, 전체 중대재해의 80% 이상이 중소현장에서 발생하는 것으로 집계된다.
그러므로, 중소현장에서도 고가의 안전사고 방지를 위한 각종 장치들을 설치하지 않더라도, 다양한 원인에 의해 발생하는 안전 사고를 예방하기 위한 대안이 시급한 실정이다.
국내공개특허공보 제10-2018-0095261호(2018. 08. 27. 공개)
전술한 문제점을 해결하기 위하여 본 발명이 이루고자 하는 기술적 과제는, 작업자의 상태, 유독가스, 및 충돌 위험을 영상을 통해 감지하여 위험 요소를 검출해낼 수 있는 영상 기반의 산업현장 안전 관리 시스템을 제시하는 데 있다.
본 발명의 해결과제는 이상에서 언급된 것들에 한정되지 않으며, 언급되지 아니한 다른 해결과제들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
전술한 기술적 과제를 해결하기 위한 수단으로서, 본 발명의 실시 예에 따른 영상 기반의 산업현장 안전 관리 시스템은, 현장을 촬영하는 복수의 카메라 모듈, 카메라 모듈에 의해 촬영된 영상을 통해 객체를 인식하는 객체 인식 모듈, 인식된 객체가 작업자인 경우, 인식된 작업자에 대한 안전모 및 작업복 착용을 감지하는 제1 감지모듈, 인식된 객체가 가스인 경우, 유독가스를 감지하는 제2 감지모듈, 인식된 객체가 작업자 및 작업장비인 경우, 작업자와 작업장비 간의 충돌위험을 감지하는 제3 감지모듈, 및 객체 인식모듈에 의해 인식된 객체에 따라, 제1 내지 제3 감지모듈을 동작시키는 제어 모듈을 포함한다.
상기 제1 감지모듈은, 기저장된 작업자의 형상 영상에 의해, 인식된 작업자의 안전모 착용 여부, 및 작업복의 착용 여부를 감지할 수 있다.
상기 제1 감지모듈은, 작업복의 착용 여부를 감지할 때, 상기 작업자의 신체 대비 작업복이 90% 이상 감지되면 작업복을 착용한 것으로 판단할 수 있다.
상기 제2 감지모듈은, 상기 촬영된 영상의 패턴을 분석하여 연기의 특성을 검출할 수 있다.
상기 제3 감지모듈은, 작업자 및 작업장비를 좌표를 추출하고, 추출된 좌표에 의해 두 객체 간의 거리를 산출하며, 산출된 거리값에 의해 충돌위험을 감지할 수 있다.
상기 유독가스를 감지하는 가스센서를 더 포함하고, 제2 감지모듈은, 카메라 모듈에 의해 촬영된 영상 및 가스센서에 의해 감지된 센서값 중 어느 하나를 이용하여 유독가스를 감지할 수 있다.
상기 제어모듈은, 상기 제1 내지 제3 감지모듈로부터 위험 요소가 감지되면, 경고신호를 출력할 수 있다.
본 발명에 따르면, 현장의 영상을 기반으로 현장에서 발생하는 위험요소들을 감지함에 따라, 복잡한 장비를 설치하지 않고도 효율적으로 위험요소를 감지 및 사고 발생을 방지할 수 있는 영상 기반의 산업현장 안전 관리 시스템을 제공하는 효과가 있다.
본 발명의 효과는 이상에서 언급된 것들에 한정되지 않으며, 언급되지 아니한 다른 효과들은 아래의 기재로부터 당업자에게 명확하게 이해될 수 있을 것이다.
첨부된 도면은 해당 기술 분야의 통상의 기술자에게 본 발명의 내용을 보다 상세하게 설명하기 위한 것으로 본 발명의 기술적 사상이 이에 한정되는 것은 아니다.
도 1은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 영상 기반의 산업현장 안전 관리 시스템의 네트워크 구성도,
도 2는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 영상 기반의 산업현장 안전 관리 시스템의 블록도,
도 3a 및 도 3b는 도 1에 도시한 제1 감지모듈의 동작을 설명하기 위한 도면,
도 4는 도 1에 도시한 제2 감지모듈의 동작을 설명하기 위한 도면,
도 5는 도 1에 도시한 제3 감지모듈의 동작을 설명하기 위한 도면, 그리고,
도 6은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 영상 기반의 산업현장 안전 관리 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
이상의 본 발명의 목적들, 다른 목적들, 특징들 및 이점들은 첨부된 도면과 관련된 이하의 바람직한 실시 예들을 통해서 쉽게 이해될 것이다. 그러나 본 발명은 여기서 설명되는 실시 예들에 한정되지 않고 다른 형태로 구체화될 수도 있다. 오히려, 여기서 소개되는 실시 예들은 개시된 내용이 철저하고 완전해질 수 있도록 그리고 당업자에게 본 발명의 사상이 충분히 전달될 수 있도록 하기 위해 제공되는 것이다.
본 명세서에서, 어떤 구성요소가 다른 구성요소 상에 있다고 언급되는 경우에 그것은 다른 구성요소 상에 직접 형성될 수 있거나 또는 그들 사이에 제 3의 구성요소가 개재될 수도 있다는 것을 의미한다. 또한, 도면들에 있어서, 구성요소들의 두께는 기술적 내용의 효과적인 설명을 위해 과장된 것이다.
본 명세서에서 제1, 제2 등의 용어가 구성요소들을 기술하기 위해서 사용된 경우, 이들 구성요소들이 이 같은 용어들에 의해서 한정되어서는 안 된다. 이들 용어들은 단지 어느 구성요소를 다른 구성요소와 구별시키기 위해서 사용되었을 뿐이다. 여기에 설명되고 예시되는 실시 예들은 그것의 상보적인 실시 예들도 포함한다.
또한, 제1 엘리먼트 (또는 구성요소)가 제2 엘리먼트(또는 구성요소) 상(ON)에서 동작 또는 실행된다고 언급될 때, 제1 엘리먼트(또는 구성요소)는 제2 엘리먼트(또는 구성요소)가 동작 또는 실행되는 환경에서 동작 또는 실행되거나 또는 제2 엘리먼트(또는 구성요소)와 직접 또는 간접적으로 상호 작용을 통해서 동작 또는 실행되는 것으로 이해되어야 할 것이다.
어떤 엘리먼트, 구성요소, 장치, 또는 시스템이 프로그램 또는 소프트웨어로 이루어진 구성요소를 포함한다고 언급되는 경우, 명시적인 언급이 없더라도, 그 엘리먼트, 구성요소, 장치, 또는 시스템은 그 프로그램 또는 소프트웨어가 실행 또는 동작하는데 필요한 하드웨어(예를 들면, 메모리, CPU 등)나 다른 프로그램 또는 소프트웨어(예를 들면 운영체제나 하드웨어를 구동하는데 필요한 드라이버 등)를 포함하는 것으로 이해되어야 할 것이다.
또한, 어떤 엘리먼트(또는 구성요소)가 구현됨에 있어서 특별한 언급이 없다면, 그 엘리먼트(또는 구성요소)는 소프트웨어, 하드웨어, 또는 소프트웨어 및 하드웨어 어떤 형태로도 구현될 수 있는 것으로 이해되어야 할 것이다.
또한, 본 명세서에서 사용된 용어는 실시 예들을 설명하기 위한 것이며 본 발명을 제한하고자 하는 것은 아니다. 본 명세서에서, 단수형은 문구에서 특별히 언급하지 않는 한 복수형도 포함한다. 명세서에서 사용되는 '포함한다(comprises)' 및/또는 '포함하는(comprising)'은 언급된 구성요소는 하나 이상의 다른 구성요소의 존재 또는 추가를 배제하지 않는다.
도 1은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 영상 기반의 산업현장 안전 관리 시스템의 네트워크 구성도이다.
도시한 바와 같이, 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 영상 기반의 산업현장 안전 관리 시스템(이하, '안전 관리 시스템'이라 한다)은 네트워크를 통해 관제센터 서버(200)와 통신할 수 있다.
안전 관리 시스템(100)은 각종 산업현장에 설치될 수 있다. 여기서, 산업현장은 특별히 공정 종류 등에 제한되지 않고, 많은 작업자 및 작업장비들이 투입되어 안전 사고의 우려가 있는 곳이면 모두 적용이 가능하다.
안전 관리 시스템(100)을 통해, 현장의 여러 위치에서 영상을 촬영하고, 촬영된 영상을 이용하여 작업자를 감지하고, 유독가스를 감지하며, 작업자와 작업장비 간의 충돌위험을 감지할 수 있다.
본 안전 관리 시스템(100)을 통해 각종 위험요소들을 감지하여 사고가 발생하기 이전에 조치를 취함으로써, 안전한 현장을 유지할 수 있다. 안전 관리 시스템(100)에 관하여는 후술하는 도 2에서 보다 상세히 설명한다.
관제센터 서버(200)는 안전 관리 시스템(100)에서 위험 요소가 감지되었을 때 경고 신호를 전송받는다. 이에 의해, 관제센터 서버(200)에서는 해당 현장에 즉각적인 조치를 취하도록 할 수 있다. 예를 들면, 관제센터 서버(200)에서는 현장 관리자에게 SMS, 푸쉬 알람 등을 전송할 수 있고, 경우에 따라서는 해당 현장으로 작업자를 출동시킬 수도 있다.
도 2는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 영상 기반의 산업현장 안전 관리 시스템의 블록도이다.
도 2를 참조하면, 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 안전 관리 시스템 (100)은 카메라 모듈(110), 가스 센서(120), 객체 인식모듈(130), 제1 감지모듈(140), 제2 감지모듈(150), 제3 감지모듈(160), 저장 모듈(170), 통신 모듈(180) 및 제어 모듈(190)을 포함한다.
카메라 모듈(110)은 현장의 영상을 촬영하기 위해 설치되는 복수의 카메라로, 하나의 현장에 복수 대가 설치될 수 있다. 카메라로는, CCTV(Closed-Circuit Television), 및 PTZ(Pan-Tilt-Zoom)형 카메라 등이 적용될 수 있다. 카메라가 설치되는 위치에 따라, 각 카메라별로 촬영 범위가 다르게 설정될 수 있다. 카메라 모듈(110)은 안전 관리 시스템(100)과 정보 송수신이 가능하도록 구성된다.
가스 센서(120)는 유독가스를 감지하는 센서에 해당한다. 다만, 본 실시예에서, 가스 센서(120)는 안전 관리 시스템(100)과의 정보 송수신이 가능한 IoT 센서로 구성된다. 안전 관리 시스템(100)이 설치되는 현장에 따라 발생하는 가스는 상이할 수 있다. 이에 따라, 가스 센서(120)는 현장에 따라 다른 종류가 설치될 수 있다.
객체 인식모듈(130)은 카메라 모듈(110)에 의해 촬영된 영상으로 통해 객체를 인식한다. 객체 인식모듈(130)에 의해 인식되는 객체는, 작업자, 가스, 및 작업자와 작업장비를 포함한다.
제1 감지모듈(140)은 객체 인식모듈(130)에 의해 인식된 객체가 작업자인 경우에 동작하는 모듈로, 작업자 객체에 대하여 안전모 및 작업복의 착용을 감지한다. 제1 감지모듈(140)의 동작에 관하여는 후술하는 도 2a 및 도 2b에서 보다 상세히 설명한다.
제2 감지모듈(150)은 객체 인식모듈(130)에 의해 인식된 객체가 가스인 경우에 동작하는 모듈로, 유독가스를 감지하는 역할을 한다. 제2 감지모듈(150)은 카메라 모듈(110)에 의해 촬영된 영상으로부터 유독가스를 감지할 수 있고, 가스 센서(120)에 의해 측정된 센서값에 의해 유독가스를 감지할 수도 있다.
이와 같이, 제2 감지모듈(150)에서 가스 센서(120)의 센서값 혹은 카메라 모듈(110)에 의해 촬영된 영상으로부터 유독가스를 감지할 수 있음에 따라, 가스 센서(120) 혹은 카메라 모듈(110) 중 어느 하나에 오류가 발생했을 경우에도 대응이 가능한 효과가 있다. 제2 감지모듈(150)의 동작에 관하여는 후술하는 도 3에서 보다 상세히 설명한다.
제3 감지모듈(160)은 객체 인식모듈(130)에 의해 인식된 객체가 작업자와 작업장비인 경우에 동작하는 모듈로, 작업자와 작업장비 간의 충돌위험을 감지하는 역할을 한다.
제3 감지모듈(160)은 영상으로부터 작업자 및 작업장비의 좌표를 추출하고, 추출된 좌표에 의해 두 객체 간의 거리를 산출한 후, 이 산출된 거리값에 의해 충돌위험을 감지할 수 있다. 제3 감지모듈(160)의 동작에 관하여는 후술하는 도 4에서 보다 상세히 설명한다.
제1 내지 제3 감지모듈(140, 150, 160)은 AI(Artificial Intelligence) 모델에 의해 구현된다. AI 모델은, 각 모델이 감지하여야 하는 객체에 대하여 지속적인 학습이 이루어지고, 학습이 거듭될수록 성능이 향상되어 보다 정확한 감지 성능을 갖게 된다.
저장 모듈(170)은 본 안전 관리 시스템(100)의 모든 동작에 필요한 정보를 저장한다. 예를 들면, 저장 모듈(170)에는 카메라 모듈(110)이 설치된 장소에 관한 정보, 객체 인식모듈(130)이 객체를 인식할 때 사용하는 객체 인식 모델에 관련된 정보 등이 저장될 수 있다.
통신 모듈(180)은 본 안전 관리 시스템(100)의 네트워크 통신을 지원한다. 통신 모듈(180)을 통해 현장에 설치된 안전 관리 시스템(100)의 각종 정보가 관제센터 서버(200)로 전송될 수 있고, 관제센터 서버(200)로부터 전송되는 각종 제어신호 및 정보를 수신할 수도 있다. 특히, 통신 모듈(180)은 제어 모듈(190)에 의해 생성된 경고신호를 관제센터 서버(200)로 전송한다.
제어 모듈(190)은 본 안전 관리 시스템(100)의 전반적인 동작을 제어한다. 즉, 제어 모듈(190)은 카메라 모듈(110), 객체 인식모듈(130), 제1 감지모듈(140), 제2 감지모듈(150), 제3 감지모듈(160), 및 저장 모듈(170)들 간의 신호 입출력을 제어한다.
제어 모듈(190)은 객체 인식모듈(130)에 의해 인식된 객체에 따라 제1 내지 제3 감지모듈(140, 150, 160)을 동작시킨다. 보다 구체적으로, 객체 인식모듈(130)에 의해 인식된 객체가 작업자이면 제1 감지모듈(140)을 동작시키고, 객체가 가스이면 제2 감지모듈(150)을 동작시키며, 객체가 작업자와 작업장비이면 제3 감지모듈(160)을 동작시킨다.
도 3a 및 도 3b는 도 1에 도시한 제1 감지모듈의 동작을 설명하기 위한 도면이다.
도 3a는 카메라 모듈(110)에 의해 촬영된 영상을 예시한 것이다. 이 영상을 통해, 객체 인식모듈(130)에서 객체가 인식되고, 인식된 객체가 작업자인 것으로 확인되면, 영상처리 대상영역(A1, A2)인 ROI(Region Of Interest)를 설정한다.
제1 감지모듈(140)은 영상처리 대상영역(A1, A2) 내의 작업자의 형상 영상에 의해, 작업자의 안전모 착용 여부, 및 작업복의 착용 여부 등을 감별해낸다. 이를 도 3b에 예시하였다.
(a)의 카메라 모듈(110)에 의해 촬영된 영상 중, 영상처리 대상영역(A3)가 설정되었다. 촬영된 영상으로부터 영상처리 대상영역(A3)을 별도로 추출하면, (b)의 상태가 된다.
제1 감지모듈(140)은 (b)와 같이 추출된 영상처리 대상영역(A3)의 영상에서 안전모 영역(B1)과 작업복 영역(B2)을 구분한다. 안전모 영역(B1)을 통해서는 작업자가 안전모를 착용하였는지를 판단하고, 작업복 영역(B2)을 통해서는 작업자가 작업복을 착용하였는지를 판단한다.
현장에서는 작업자들이 불편함을 이유로 형식적으로 작업복을 착용하는 경우가 빈번하게 일어난다. 예를 들면, 전신을 감싸는 형태로 착용하도록 되어 있는 작업복을 하반신만 착용하는 등의 경우가 있다. 이러한 경우, 작업복을 착용하지 않은 신체의 손상이 발생할 수 있는 우려가 있다. 그러므로, 제1 감지모듈(140)에서는 작업복은 90% 이상 착용한 것으로 판단될 경우에만 작업자가 작업복을 착용한 것으로 판단하는 것이 바람직하다.
도 4는 도 1에 도시한 제2 감지모듈의 동작을 설명하기 위한 도면이다.
현장에서는 여러 이유로 가스가 사용되는 경우가 많다. 특히, 산업 현장에서 사용되는 가스는 인체에 노출될 경우 위험한 경우가 대부분이므로, 각별한 취급 주의가 필요하다.
이에 따라, 본 안전 관리 시스템(100)에서는 곳곳에 설치된 카메라 모듈(110) 및 가스 센서(120)를 통해 유독 가스를 감지하고, 이를 관제센터 서버(200)로 전송하여 가스 유출에 의한 사고를 방지할 수 있다.
본 실시예에서는, 카메라 모듈(110)을 통해 가스를 감지하는 경우를 예시하였다. 일반적인 현장의 영상에 비하여, 가스 유출이 발생한 현장의 영상은 확연한 차이를 보이게 된다.
제2 감지모듈(150)은 영상의 패턴을 분석하여 연기의 특성을 검출할 수 있다. 경우에 따라서, 제2 감지모듈(150)은 가스 유출이 발생하지 않은 현장의 영상과 현재의 동일 장소의 영상을 서로 비교하여 가스 유출을 감지할 수 있다. 또한, 제2 감지모듈(150)은 가스의 이미지를 학습한 결과에 의해 가스 유출을 감지할 수도 있다.
(a)와 (b)에서는 서로 다른 형태의 가스가 유출된 현장의 영상을 보인다. (a)는 삼산화황(SO3) 가스의 유출이 발생한 현장의 영상이고, (b)는 다른 가스에 비하여 색상의 구별이 확연한 Yellow smoke가 발생한 현장의 영상이다. 제2 감지모듈(150)은 이러한 가스 유출 현장의 영상이 획득될 때마다 학습을 진행할 수 있다.
도 5는 도 1에 도시한 제3 감지모듈의 동작을 설명하기 위한 도면이다.
(a)에서는 작업자와 작업장비가 한 구역에 동시에 작업을 진행하고 있는 현장의 영상을 예시하였다. C 영역을 확대하면 (b)와 같이 작업자와 작업장비가 한 구역에서 작업 중이다.
제3 감지모듈(160)은 객체 인식모듈(130)에 의해 작업자와 작업장비가 동시에 감지되었을 때 동작한다. 제3 감지모듈(160)은 작업자와 작업장비 간의 거리가 기설정된 충돌위험범위 내로 감지되면 충돌위험이 있는 것으로 판단할 수 있다.
다만, 작업자가 작업장비에 탑승해 있는 상황, 및 작업자가 작업장비를 이용하여 작업중인 상황 등과 같이 특수한 상황에 대하여는 제3 감지모듈(160)이 충돌위험을 감지하지 않도록 학습되어야 한다.
도 6은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 영상 기반의 산업현장 안전 관리 방법을 설명하기 위한 흐름도이다.
본 안전 관리 시스템(100)이 적용된 현장에는 여러 장소에 카메라 모듈(110) 및 가스 센서(120)가 설치된다. 이에 의해, 카메라 모듈(110)은 수시로 혹은 정해진 시간에 설치된 장소에서 현장의 영상을 촬영한다(S310).
객체 인식모듈(130)에서는 카메라 모듈(110)에 의해 촬영되어 획득된 영상을 통해 객체를 인식한다(S320). 객체 인식모듈(130)에 의해 인식되는 객체는, 작업자, 유독가스, 및 작업자와 작업장비 중 어느 하나일 수 있다.
객체 인식모듈(130)에 의해 인식된 객체의 종류에 따라 제1 내지 제3 감지모듈(140, 150, 160)의 동작에 제어된다(S330). 보다 구체적으로, 객체 인식모듈(130)에 의해 작업자 객체가 인식되면, 제1 감지모듈(140)이 동작된다. 또한, 객체 인식모듈(130)에 의해 가스 객체가 인식되면, 제2 감지모듈(150)이 동작된다. 또한, 객체 인식모듈(130)에 의해 작업자와 작업장비가 동시에 인식되면, 제3 감지모듈(160)이 동작된다.
제어 모듈(190)는 제1 내지 제3 감지모듈(140, 150, 160)의 동작 중 어느 하나에서라도 위험요소가 감지되는 경우(S340-Y), 위험 요소에 관한 정보를 담은 경고신호를 생성하고, 경고신호를 출력한다(S350). 여기서, 경고신호는 현장에 설치되어 있는 경고등(미도시), 및 경고음 발생기(미도시) 등을 동작시키는 신호, 관제센터 서버(200)에 전송되는 경고신호를 포함한다.
이와 같이, 현장을 촬영한 영상을 분석하는 영상 분석 기술을 통해, 현장에서 발생할 수 있는 작업자의 보호구 미착용으로 인한 사고 발생, 유독 가스의 유출로 인한 사고 발생, 및 작업자와 작업장비의 충돌로 인한 사고 발생을 미연에 감지하여 사고가 발생하지 않도록 대처할 수 있는 이점이 있다.
본 발명이 속하는 기술분야의 당업자는 본 발명이 그 기술적 사상이나 필수적 특징을 변경하지 않고서 다른 구체적인 형태로 실시될 수 있다는 것을 이해할 수 있을 것이다. 그러므로, 이상에서 기술한 실시예들은 모든 면에서 예시적인 것이며 한정적인 것이 아닌 것으로서 이해해야만 한다. 본 발명의 범위는 상기 상세한 설명보다는 후술하는 특허청구범위에 의하여 나타내어지며, 특허청구범위의 의미 및 범위 그리고 그 등가 개념으로부터 도출되는 모든 변경 또는 변형된 형태가 본 발명의 범위에 포함되는 것으로 해석되어야 한다.
100 : 안전 관리 시스템
110 : 카메라 모듈
120 : 가스 센서
130 : 객체 인식모듈
140 : 제1 감지모듈
150 : 제2 감지모듈
160 : 제3 감지모듈
170 : 저장 모듈
180 : 통신 모듈
190 : 제어 모듈

Claims (7)

  1. 현장을 촬영하는 복수의 카메라 모듈;
    상기 카메라 모듈에 의해 촬영된 영상을 통해 객체를 인식하는 객체 인식 모듈;
    상기 인식된 객체가 작업자인 경우, 상기 인식된 작업자에 대한 안전모 및 작업복 착용을 감지하는 제1 감지모듈;
    상기 인식된 객체가 가스인 경우, 유독가스를 감지하는 제2 감지모듈;
    상기 인식된 객체가 작업자 및 작업장비인 경우, 상기 작업자와 상기 작업장비 간의 충돌위험을 감지하는 제3 감지모듈; 및
    상기 객체 인식모듈에 의해 인식된 객체에 따라, 상기 제1 내지 제3 감지모듈을 동작시키는 제어 모듈;을 포함하는 것을 특징으로 하는 영상 기반의 산업현장 안전 관리 시스템.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 제1 감지모듈은, 기저장된 작업자의 형상 영상에 의해, 상기 인식된 작업자의 안전모 착용 여부, 및 작업복의 착용 여부를 감지하는 것을 특징으로 하는 영상 기반의 산업현장 안전 관리 시스템.
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 제1 감지모듈은, 상기 작업복의 착용 여부를 감지할 때, 상기 작업자의 신체 대비 상기 작업복이 90% 이상 감지되면 상기 작업복을 착용한 것으로 판단하는 것을 특징으로 하는 영상 기반의 산업현장 안전 관리 시스템.
  4. 제 1 항에 있어서,
    상기 제2 감지모듈은, 상기 촬영된 영상의 패턴을 분석하여 연기의 특성을 검출하는 것을 특징으로 하는 영상 기반의 산업현장 안전 관리 시스템.
  5. 제 1 항에 있어서,
    상기 제3 감지모듈은, 상기 작업자 및 상기 작업장비를 좌표를 추출하고, 상기 추출된 좌표에 의해 두 객체 간의 거리를 산출하며, 상기 산출된 거리값에 의해 상기 충돌위험을 감지하는 것을 특징으로 하는 영상 기반의 산업현장 안전 관리 시스템.
  6. 제 1 항에 있어서,
    상기 유독가스를 감지하는 가스센서;를 더 포함하고,
    상기 제2 감지모듈은, 상기 카메라 모듈에 의해 촬영된 영상 및 상기 가스센서에 의해 감지된 센서값 중 어느 하나를 이용하여 상기 유독가스를 감지하는 것을 특징으로 하는 영상 기반의 산업현장 안전 관리 시스템.
  7. 제 1 항 내지 제 6 항 중 어느 하나의 항에 있어서,
    상기 제어모듈은, 상기 제1 내지 제3 감지모듈로부터 위험 요소가 감지되면, 경고신호를 출력하는 것을 특징으로 하는 영상 기반의 산업현장 안전 관리 시스템.
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