YOLO+Pose Estimation+Optical flow

Human&System #MATLABAIChallenge2025

기존 CCTV 인프라를 그대로 활용하면서, 산업현장에 특화된 AI 기반 지능형 영상 감시 시스템을 구축하는 것을 목표로 하였습니다.

먼저 산업현장에서 자주 발생하는 부적절 행위 및 이상 상태를 사전에 정의하고 이에따른데이터셋을 구축했습니다.

이후 AI기술 기반의 4가지 주요 기술 요소를 결합하였습니다.

첫번째로, YOLOv8 기반 객체 탐지 기술을 통해 핸드폰, 개인안전장비를 최대한 정확하게 인식합니다.

두번째로, Pose Estimation기술을 통해 신체 관절의 위치를 분석하여 인식된 객체 정보와 합쳐져 작업자의 행동이나 장비 착용 상태를 시각적으로 인식합니다.

세번째로, 시계열 분석 및 Optical Flow 알고리즘을 활용하여 낙상이나 쓰러짐과 같은 이상 상태를 감지할 수 있도록 했습니다.

마지막으로, 비식별화 처리 기술을 통해 얼굴처럼 민감 정보를 보호하면서도 영상 분석 성능을 유지하는 시스템을 구현했습니다.

이 모든 기술 요소들은 실시간으로 작동하도록 설계되었으며, CCTV 영상에서 객체를 감지하고, 상태를 판단하는 전체 흐름이 원활히 이루어지도록 구성했습니다.