산업현장 작업자 행동인지 기반 안전 모니터링 과제에서, 안전관리 영상 속 작업자의 개인정보를 보호하는 비식별 처리 기술을 개발하고 있습니다. 객체 분리(Matting)로 작업자를 분리하고 주변 환경 블러와 얼굴 비식별화를 Edge Computer에서 자동 처리합니다.
작업장 영상 비식별 처리 — 원본 영상 → 객체 분리 → 주변 블러·얼굴 비식별 (개념 이미지)산업현장 작업자 행동인지 기반 안전 모니터링 과제에서, 안전관리 영상 속 작업자의 개인정보를 보호하는 비식별 처리 기술을 개발하고 있습니다. 객체 분리(Matting)로 작업자를 분리하고 주변 환경 블러와 얼굴 비식별화를 Edge Computer에서 자동 처리합니다.
산업군: 제조 (제조 현장 안전관리)
적용 기술: 비전 AI · 객체 분리(Matting) · 영상 블러 · 얼굴 비식별화 · Edge Computing
추진 형태: 「스마트제조혁신기술개발(현장적용)」 국가 연구개발 과제 — 다기관 공동연구 (메타덱스터: 정보 보호를 위한 작업장 내 비식별 처리 기술)
수행 기간: 2024.07 ~ 2026.12
진행 상태: 개발 진행 중 (2026년 종료 예정)
과제 개요
제조 현장에서 반복되는 끼임 · 충돌 · 화재 등의 사고를 줄이기 위해, CCTV · 광각카메라 · LiDAR · 열화상 · 다분광 카메라 영상을 AI로 분석해 작업자의 이상 행동, 보호장비 착용 여부, 위험 환경을 실시간으로 감지하는 안전 모니터링 시스템을 개발하는 과제입니다.
추진 배경
영상 기반 안전 모니터링은 작업장을 상시 촬영하기 때문에, 작업자의 얼굴과 작업장 주변 정보가 그대로 노출될 수 있습니다. 안전관리 효과를 유지하면서 개인정보 노출에 대응하려면, 영상이 관제 시스템으로 전송되기 전에 현장에서 자동으로 비식별 처리하는 기술이 필요합니다.
메타덱스터 수행 내용 — 정보 보호를 위한 작업장 내 비식별 처리 기술
· 객체 분리(Matting) — 일반적인 세그멘테이션이 아닌, 전경과 배경을 정밀하게 분리하는 Matting 기법으로 주요 객체(작업자)를 분리
· 주변 환경 블러 — PP-Matting 모델을 활용해 특정 대상을 제외한 주변 환경을 블러 처리하는 알고리즘 개발
· 얼굴 비식별화 — 수집 영상에서 작업자 얼굴을 자동으로 비식별 처리하는 프로세스 개발
· 시스템 연동 — 현장 Edge Computer에서 비식별 처리를 마친 영상이 안전 모니터링 시스템으로 전송되도록 통합
· 고도화 — 비식별 처리 정확도 개선, 통합 테스트와 현장 실증을 통한 보완정보 보호를 위한 작업장 내 비식별 처리 프로세스실증 시나리오
· 광각카메라 영상 데이터 수신 확인
· 전송된 영상을 Edge Computer에서 주변 블러 처리
· 주변 블러 처리된 영상에서 작업자 얼굴 비식별화 처리 확인
· 비식별 처리가 완료된 영상으로 실시간 이상 상태 감시 모니터링
기대 효과
· 영상 기반 안전관리에서 작업자 개인정보 노출 대응
· 개인정보 보호와 안전 모니터링을 함께 운영할 수 있는 현장 환경 마련
· 중소 제조현장 · 건설현장 등 영상 안전관리가 필요한 산업으로 확장
귀사의 현장에도 적용 가능한지 확인해보세요
영업일 기준 1~2일 이내 담당자가 연락드립니다. 빠른 답이 필요하다면 챗봇으로 먼저 물어보세요.
