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KR-20260060941-A - A system for preventing personnel accidents of mobile equipment in industrial sites using AI cameras

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Abstract

본 발명은 AI 카메라 활용 산업현장내 이동장비 추돌 인사사고 방지 시스템 에 관한 것으로, 데이터 분석에 의하여 데이터를 해석해 유의미한 통찰을 얻는 작업으로, 공장을 정지 시킬지 아니면 가동할지에 대해 결정을 내리고 함으로써 사고를 통해 사람이 공장의 정지를 하여 공장의 효율성이 안나올 수 있고 안전성도 확실치 않을 수도 있다는 문제점을 해소하도록 한 것이다. 즉, 본 발명은, 공장설비 안전사고 방지 장치 에 있어서 데이터를 해석해 유의미한 통찰을 얻는 작업으로, 공장을 정지 시킬지 아니면 가동할지에 대해 결정을 내리고 컴퓨터 내에 있는 앱에 위치한 데이터 분석, 다양한 형태와 빠른 속도로 생성되는 방대한 양의 데이터를 관리하고 처리하는 것이 중점입니다. 사고가 일어났으면 그것에 대해 분석하고 다시 일어나지 않도록 피드백을 해주는 역할이며, 컴퓨터 내에 있는 앱에 위치한 빅데이터, 360도 촬열하며 공장내에 전부 관찰하며 위험 구간이 있는 곳을 중점적으로 관찰하며 센서에 정보를 보내고 있으며, 감시카메라 보다 조금 더 큰 형태로 공장내에 많이 설치하여 사각지대 없이 공장내를 전부 볼 수 있는 형태 한 고해상도 AI카메라, 비슷한 유형의 다른 공장내에서 사고가 발생했을때 패턴을 학습하고 사고를 방지하도록 도움을 주는 것이고, 컴퓨터 내에 있는 앱에 위치한 딥러닝, 위험해 보이면 센서를 울리고 주차장에 들어갈때 센서 울리는거와 같은 형태로 구성한 센서, 정보를 저장하는데 쓰이며, 컴퓨터 내에 있는 앱에 위치한 클라우드를 포함하는 것을 특징으로 한다. 따라서, 본 발명은 데이터 분석에 의하여 데이터를 해석해 유의미한 통찰을 얻는 작업으로, 공장을 정지 시킬지 아니면 가동할지에 대해 결정을 내리고 하여, 사고를 통해 사람이 공장의 정지를 하여 공장의 효율성이 안나올 수 있고 안전성도 확실치 않을 수도 있다는 문제점을 해소하도록 함으로써, 기존의 사고를 통해 사람이 공장의 정지를 하여 공장의 효율성이 안나올 수 있고 안전성도 확실치 않을 수도 있다는 문제점을 해소하도록 한 효과를 갖는 것이다.

Inventors

  • 이동혁

Assignees

  • 이동혁

Dates

Publication Date
20260506
Application Date
20241025

Claims (5)

  1. AI 카메라 활용 산업현장내 이동장비 추돌 인사사고 방지 시스템 에 있어서, 데이터를 해석해 유의미한 통찰을 얻는 작업으로, 공장을 정지 시킬지 아니면 가동할지에 대해 결정을 내리고 컴퓨터 내에 있는 앱에 위치한 데이터 분석(104), 다양한 형태와 빠른 속도로 생성되는 방대한 양의 데이터를 관리하고 처리하는 것이 중점입니다. 사고가 일어났으면 그것에 대해 분석하고 다시 일어나지 않도록 피드백을 해주는 역할이며, 컴퓨터 내에 있는 앱에 위치한 빅데이터(105), 360도 촬열하며 공장내에 전부 관찰하며 위험 구간이 있는 곳을 중점적으로 관찰하며 센서에 정보를 보내고 있으며, 감시카메라 보다 조금 더 큰 형태로 공장내에 많이 설치하여 사각지대 없이 공장내를 전부 볼 수 있는 형태 한 고해상도 AI카메라(103), 비슷한 유형의 다른 공장내에서 사고가 발생했을때 패턴을 학습하고 사고를 방지하도록 도움을 주는 것이고, 컴퓨터 내에 있는 앱에 위치한 딥러닝(101), 위험해 보이면 센서를 울리고 주차장에 들어갈때 센서 울리는거와 같은 형태로 구성한 센서(102), 정보를 저장하는데 쓰이며, 컴퓨터 내에 있는 앱에 위치한 클라우드(106).
  2. 제 1항에 있어서, 데이터 분석(104)을 통하여 데이터를 해석해 유의미한 통찰을 얻는 작업으로, 공장을 정지 시킬지 아니면 가동할지에 대해 결정을 내리고 컴퓨터 내에 있는 앱에 위치함을 특징으로 하는 데이터 분석.
  3. 제 1항에 있어서, 빅데이터(105)를 통하여 다양한 형태와 빠른 속도로 생성되는 방대한 양의 데이터를 관리하고 처리하는 것이 중점입니다. 사고가 일어났으면 그것에 대해 분석하고 다시 일어나지 않도록 피드백을 해주는 역할이며, 컴퓨터 내에 있는 앱에 위치함을 특징으로 하는 빅데이터.
  4. 제 1항에 있어서, 딥러닝(101)을 통하여 비슷한 유형의 다른 공장내에서 사고가 발생했을때 패턴을 학습하고 사고를 방지하도록 도움을 주는 것이고, 컴퓨터 내에 있는 앱에 위치함을 특징으로 하는 딥러닝.
  5. 제 1항에 있어서, 클라우드(106)를 통하여 정보를 저장하는데 쓰이며, 컴퓨터 내에 있는 앱에 위치함을 특징으로 하는 클라우드.

Description

AI 카메라 활용 산업현장내 이동장비 추돌 인사사고 방지 시스템 {A system for preventing personnel accidents of mobile equipment in industrial sites using AI cameras} 본 발명은 AI 카메라 활용 산업현장내 이동장비 추돌 인사사고 방지 시스템 에 관한 것으로, 보다 상세하게는, 데이터를 해석해 유의미한 통찰을 얻는 작업으로, 공장을 정지 시킬지 아니면 가동할지에 대해 결정을 내리고 컴퓨터 내에 있는 앱에 위치한 데이터 분석, 다양한 형태와 빠른 속도로 생성되는 방대한 양의 데이터를 관리하고 처리하는 것이 중점입니다. 사고가 일어났으면 그것에 대해 분석하고 다시 일어나지 않도록 피드백을 해주는 역할이며, 컴퓨터 내에 있는 앱에 위치한 빅데이터, 360도 촬열하며 공장내에 전부 관찰하며 위험 구간이 있는 곳을 중점적으로 관찰하며 센서에 정보를 보내고 있으며, 감시카메라 보다 조금 더 큰 형태로 공장내에 많이 설치하여 사각지대 없이 공장내를 전부 볼 수 있는 형태 한 고해상도 AI카메라, 비슷한 유형의 다른 공장내에서 사고가 발생했을때 패턴을 학습하고 사고를 방지하도록 도움을 주는 것이고, 컴퓨터 내에 있는 앱에 위치한 딥러닝, 위험해 보이면 센서를 울리고 주차장에 들어갈때 센서 울리는거와 같은 형태로 구성한 센서, 정보를 저장하는데 쓰이며, 컴퓨터 내에 있는 앱에 위치한 클라우드로 구성하여서, 데이터 분석에 의하여 데이터를 해석해 유의미한 통찰을 얻는 작업으로, 공장을 정지 시킬지 아니면 가동할지에 대해 결정을 내리고 함으로써, 사고를 통해 사람이 공장의 정지를 하여 공장의 효율성이 안나올 수 있고 안전성도 확실치 않을 수도 있다는 문제점을 해소하도록 함을 목적으로 한 것이다. 일반적으로, 공장설비 안전사고 방지 장치 는 공장 내에서 안전사고 방지하는 것이다. 상기한 바와 같이, 공장설비 안전사고 방지 장치 는 감지수단,스위치,제어부,알람부,신호수신부,타이머 제어로 구성된 것이다. 이상과 같은 공장설비 안전사고 방지 장치 는 감지수단은 광센서로 이루어져 있으며, 공장 설비 사이 통로에 설치되어 작업자의 접근을 감지하고 신호 수신부는 감지수단에서 유·무선으로 전송된 감지 신호를 받아 제어부에 전달하며. 제어부는 수신된 신호에 따라공장 설비를 비상 정지시키고, 필요시 경고음을 발생시키는 알람부를 활성화합니다 ,알람부는 경광등이나 경고음 등으로 작업자에게 위험을 알립니다, 스위치는 비상 정지 후 재작동이 필요할 때 작업자가 수동으로 비상정지 해제 신호를 입력할 수 있습니다, 타이머 제어는 비상 정지 후 일정 시간이 지나면 자동으로 비상 정지를 해제하는 기능을 통해 공정의 효율성을 유지하는 것이다. 그러나, 상기한 바와 같은 종래의 공장설비 안전사고 방지 장치 는 사고를 통해 사람이 공장의 정지를 하여 공장의 효율성이 안나올 수 있고 안전성도 확실치 않을 수도 있다는 문제점이 있었다. 도 1은 데이터 수집 및 실시간 모니터링이다. 도 2는 환경 설정 및 AI 카메라 설치이다. 도 3은 위험 거리 분석 및 경고이다. 도 4는 비상 제어 및 자동화 조치이다. 도 5는 지속적 모니터링 및 시스템 개선이다. 본 발명은 데이터를 해석해 유의미한 통찰을 얻는 작업으로, 공장을 정지 시킬지 아니면 가동할지에 대해 결정을 내리고 컴퓨터 내에 있는 앱에 위치한 데이터 분석(104), 다양한 형태와 빠른 속도로 생성되는 방대한 양의 데이터를 관리하고 처리하는 것이 중점입니다. 사고가 일어났으면 그것에 대해 분석하고 다시 일어나지 않도록 피드백을 해주는 역할이며, 컴퓨터 내에 있는 앱에 위치한 빅데이터(105), 360도 촬열하며 공장내에 전부 관찰하며 위험 구간이 있는 곳을 중점적으로 관찰하며 센서에 정보를 보내고 있으며, 감시카메라 보다 조금 더 큰 형태로 공장내에 많이 설치하여 사각지대 없이 공장내를 전부 볼 수 있는 형태 한 고해상도 AI카메라(103), 비슷한 유형의 다른 공장내에서 사고가 발생했을때 패턴을 학습하고 사고를 방지하도록 도움을 주는 것이고, 컴퓨터 내에 있는 앱에 위치한 딥러닝(101), 위험해 보이면 센서를 울리고 주차장에 들어갈때 센서 울리는거와 같은 형태로 구성한 센서(102), 정보를 저장하는데 쓰이며, 컴퓨터 내에 있는 앱에 위치한 클라우드(106)로 구성된 것이다. 여기서, 데이터 분석(104)은 데이터를 해석해 유의미한 통찰을 얻는 작업으로, 공장을 정지 시킬지 아니면 가동할지에 대해 결정을 내리고 컴퓨터 내에 있는 앱에 위치한 것이다. 여기서, 빅데이터(105)는 다양한 형태와 빠른 속도로 생성되는 방대한 양의 데이터를 관리하고 처리하는 것이 중점입니다. 사고가 일어났으면 그것에 대해 분석하고 다시 일어나지 않도록 피드백을 해주는 역할이며, 컴퓨터 내에 있는 앱에 위치한 것이다. 여기서, 고해상도 AI카메라(103)는 360도 촬열하며 공장내에 전부 관찰하며 위험 구간이 있는 곳을 중점적으로 관찰하며 센서에 정보를 보내고 있으며, 감시카메라 보다 조금 더 큰 형태로 공장내에 많이 설치하여 사각지대 없이 공장내를 전부 볼 수 있는 형태 한 것이다. 여기서, 딥러닝(101)은 비슷한 유형의 다른 공장내에서 사고가 발생했을때 패턴을 학습하고 사고를 방지하도록 도움을 주는 것이고, 컴퓨터 내에 있는 앱에 위치한 것이다. 여기서, 센서(102)는 위험해 보이면 센서를 울리고 주차장에 들어갈때 센서 울리는거와 같은 형태로 구성한 것이다. 여기서, 클라우드(106)는 정보를 저장하는데 쓰이며, 컴퓨터 내에 있는 앱에 위치한 것이다. 이하, 본 발명의 사용 과정에 대하여 설명하면 다음과 같다. 상기한 바와 같이, 본 발명은 공장설비 안전사고 방지 장치 에 있어서, 데이터를 해석해 유의미한 통찰을 얻는 작업으로, 공장을 정지 시킬지 아니면 가동할지에 대해 결정을 내리고 컴퓨터 내에 있는 앱에 위치한 데이터 분석(104), 다양한 형태와 빠른 속도로 생성되는 방대한 양의 데이터를 관리하고 처리하는 것이 중점입니다. 사고가 일어났으면 그것에 대해 분석하고 다시 일어나지 않도록 피드백을 해주는 역할이며, 컴퓨터 내에 있는 앱에 위치한 빅데이터(105), 360도 촬열하며 공장내에 전부 관찰하며 위험 구간이 있는 곳을 중점적으로 관찰하며 센서에 정보를 보내고 있으며, 감시카메라 보다 조금 더 큰 형태로 공장내에 많이 설치하여 사각지대 없이 공장내를 전부 볼 수 있는 형태 한 고해상도 AI카메라(103), 비슷한 유형의 다른 공장내에서 사고가 발생했을때 패턴을 학습하고 사고를 방지하도록 도움을 주는 것이고, 컴퓨터 내에 있는 앱에 위치한 딥러닝(101), 위험해 보이면 센서를 울리고 주차장에 들어갈때 센서 울리는거와 같은 형태로 구성한 센서(102), 정보를 저장하는데 쓰이며, 컴퓨터 내에 있는 앱에 위치한 클라우드(106)로 구성된 본 발명을 적용하여, 공장설비 안전사고 방지 장치 의 사고를 통해 사람이 공장의 정지를 하여 공장의 효율성이 안나올 수 있고 안전성도 확실치 않을 수도 있다는 문제점을 해소하도록 한 것이다. 또한, 본 발명의 실시예에 있어, 컴퓨터 내에 있는 앱에 위치한 데이터 분석(104)을 포함한 본 발명을 적용하여 실시하게 되면, 데이터를 해석해 유의미한 통찰을 얻는 작업으로, 공장을 정지 시킬지 아니면 가동할지에 대해 결정을 내리고 될 것이다. 또한, 본 발명의 실시예에 있어, 컴퓨터 내에 있는 앱에 위치한 빅데이터(105)를 포함한 본 발명을 적용하여 실시하게 되면, 다양한 형태와 빠른 속도로 생성되는 방대한 양의 데이터를 관리하고 처리하는 것이 중점입니다. 사고가 일어났으면 그것에 대해 분석하고 다시 일어나지 않도록 피드백을 해주는 역할이며, 될 것이다. 또한, 본 발명의 실시예에 있어, 감시카메라 보다 조금 더 큰 형태로 공장내에 많이 설치하여 사각지대 없이 공장내를 전부 볼 수 있는 형태 한 고해상도 AI카메라(103)를 포함한 본 발명을 적용하여 실시하게 되면, 360도 촬열하며 공장내에 전부 관찰하며 위험 구간이 있는 곳을 중점적으로 관찰하며 센서에 정보를 보내고 있으며, 될 것이다. 또한, 본 발명의 실시예에 있어, 컴퓨터 내에 있는 앱에 위치한 딥러닝(101)을 포함한 본 발명을 적용하여 실시하게 되면, 비슷한 유형의 다른 공장내에서 사고가 발생했을때 패턴을 학습하고 사고를 방지하도록 도움을 주는 것이고, 될 것이다. 또한, 본 발명의 실시예에 있어, 주차장에 들어갈때 센서 울리는거와 같은 형태로 구성한 센서(102)를 포함한 본 발명을 적용하여 실시하게 되면, 위험해 보이면 센서를 울리고 될 것이다. 또한, 본 발명의 실시예에 있어, 컴퓨터 내에 있는 앱에 위치한 클라우드(106)를 포함한 본 발명을 적용하여 실시하게 되면, 정보를 저장하는데 쓰이며, 될 것이다.