산업 현장 위험 감지를 위한 Kiwitron & Ultralytics YOLO 모델

산업 현장은 지게차와 작업자가 근접하여 작업하는 경우가 많아 안전 문제가 발생할 수 있습니다. 초광대역 및 LiDAR와 같은 솔루션은 비효율적이거나 방해가 되어 Kiwitron은 더 나은 솔루션을 모색하게 되었습니다.

이를 해결하기 위해 Kiwitron은 산업 안전을 위해 설계된 AI 기반 솔루션인 KiwiEye를 개발했습니다. Ultralytics YOLO 모델을 통합하여 이 시스템은 위험 요소를 신속하게 감지하고 작업자가 실시간으로 대응할 수 있도록 지원합니다. 또한 히트맵 및 아차 사고 보고서와 같은 인사이트를 제공하여 안전 관리자가 위험을 식별하고 안전 조치를 효과적으로 개선할 수 있도록 합니다.

비전 AI를 활용한 산업 운영 안전 강화

산업 기술 전문 이탈리아 회사인 Kiwitron은 물류, 농업, 제조 및 중장비와 같은 산업 분야에서 안전과 효율성을 개선하는 데 주력하고 있습니다. 혁신적인 솔루션으로 알려진 이 회사는 산업 현장에서 안전에 대한 보다 효과적인 접근 방식의 필요성을 인식했습니다. 기존 시스템이 부족했을 때 Kiwitron은 AI 기반 기술로 전환하여 더 스마트하고 안정적인 안전 솔루션을 만들었습니다.

산업 현장 바닥의 위험 요소를 정확하게 감지해야 할 필요성

중장비와 작업자가 공존하는 산업 작업 공간에서는 강화된 안전 조치가 필수적입니다. 사고를 예방하고 원활한 운영을 유지하려면 효율적이고 즉각적인 위험 추적이 필요합니다.

초광대역 시스템과 같은 기존의 안전 방법은 작업자가 태그를 착용하는 데 의존했지만, 모든 사람이 필요한 장치를 일관되게 사용하는 것은 아니었기 때문에 항상 실용적이지는 않았습니다. LiDAR 센서는 물체를 감지할 수 있지만 특정 위험 요소를 구별할 수 있는 정확성이 부족하여 불필요한 속도 저하를 초래하는 경우가 많았습니다.

이러한 과제는 워크플로를 방해하는 안전 격차와 비효율성을 야기합니다. Kiwitron은 작업자에게 명확하고 실행 가능한 경고를 제공하면서 보행자, 차량 및 표지판을 구별할 수 있는 실시간 감지가 가능한 보다 발전된 솔루션의 필요성을 확인했습니다. Kiwitron의 이상적인 솔루션은 또한 엄격한 하드웨어 요구 사항을 충족하고, 데이터를 신속하게 처리하고, 다양한 산업 환경에 적응하고, 운영 효율성을 저해하지 않으면서 생산성을 유지해야 했습니다.

KiwiEye: Kiwitron의 AI 기반 안전 솔루션

이러한 과제를 극복하기 위해 Kiwitron은 Ultralytics YOLO 모델과 최첨단 객체 감지 기술을 안전 시스템인 KiwiEye에 통합했습니다. YOLO로 구동되는 KiwiEye는 산업 환경에서 실시간 위험 감지에 필요한 속도와 정확성을 제공합니다.

KiwiEye는 Ultralytics YOLO 모델과 고급 카메라를 사용하여 보행자, 차량, 표지판과 같은 중요한 요소를 실시간으로 식별합니다. Coral 가속기를 통해 시스템은 이미지를 빠르고 지연 없이 처리하여 작업자가 잠재적 위험에 즉시 대응할 수 있도록 합니다. 기존 센서와 달리 KiwiEye는 상황 인식 감지를 제공하여 서로 다른 객체를 구별하고 특정 위험에 맞게 경고를 사용자 정의합니다.

이 시스템의 적응형 디자인은 넓은 창고에서 좁은 작업 공간에 이르기까지 다양한 산업 환경에서 원활하게 작동할 수 있도록 합니다. 가벼운 구조는 기존 하드웨어와 원활하게 통합되면서도 고속 성능을 유지합니다. KiwiEye는 정밀성, 속도 및 적응성을 결합하여 운영 효율성을 유지하면서 안전성을 향상시켜 산업 재해 감지를 위한 혁신적인 솔루션을 제공합니다.

Ultralytics YOLO 모델을 선택하는 이유

Kiwitron은 MobileNet 및 SSD를 포함한 다양한 모델을 테스트한 후 Ultralytics YOLO를 선택했습니다. YOLO는 속도, 정확성 및 Coral 가속기와 같은 경량 하드웨어와의 호환성 면에서 타의 추종을 불허하는 조합을 보여 실시간 애플리케이션에 적합했습니다. 

Kiwitron의 CTO가 설명했듯이, “저희가 사업을 시작할 당시 YOLO는 객체 탐지 분야에서 최고였습니다. 덕분에 안전과 효율성이라는 두 가지 목표를 모두 달성할 수 있었습니다.” 또한, 뛰어난 적응성 덕분에 Kiwitron은 산업 환경의 고유한 요구 사항에 맞춰 솔루션을 맞춤 설정할 수 있었습니다.

Kiwitron은 Ultralytics YOLO를 통해 30미터의 위험 감지 거리를 확보했습니다.

Ultralytics YOLO 모델을 KiwiEye에 통합함으로써 산업 현장에서 안전과 효율성이 크게 향상되었습니다. 이 시스템은 보행자, 차량 및 표지판을 최대 30미터 거리에서도 정확하게 식별하여 실시간으로 위험 요소를 안정적으로 감지합니다. Kiwitron의 CTO는 "KiwiEye가 사고를 예방할 수 있을 만큼 충분히 반응하도록 FPS 임계값을 설정했습니다. YOLO를 사용하면 필요한 속도를 유지하면서 최대 30미터 떨어진 곳에서 물체를 감지할 수 있습니다."라고 말했습니다.

Ultralytics YOLO 모델과 결합된 KiwiEye 시스템은 이미 사고 및 아차 사고를 예방하는 데 눈에 띄는 발전을 이루었습니다. Kiwitron의 CEO는 정확한 인명 구조 수치를 정량화하기는 어렵지만 다음과 같이 말했습니다. "아차 사고 발생 건수가 줄었다는 고객 피드백을 정기적으로 받고 있습니다. 한 고객은 심각한 사고를 예방해 준 것에 대해 감사 인사를 전하기도 했습니다."

또한 이 시스템은 안전 관리자에게 히트맵 및 아차사고 보고서를 통해 귀중한 데이터를 제공하여 위험도가 높은 구역을 식별하고 안전 프로토콜을 조정하는 데 도움을 줍니다. Kiwitron의 CEO는 “단순한 사고 예방 그 이상입니다.”라며, “수집된 데이터를 통해 고객은 데이터 기반의 안전 개선을 수행하여 궁극적으로 더 안전한 환경을 조성할 수 있습니다.”라고 덧붙였습니다.

한 단계 더 나아가 성능 목표를 충족하는 것 외에도 Ultralytics YOLO는 Kiwitron이 빠르게 혁신할 수 있도록 지원했습니다. Kiwitron의 CTO는 "Ultralytics YOLO를 사용하여 안정적인 고성능 솔루션을 신속하게 개발하는 동시에 향후 개선을 위한 기반을 마련할 수 있었습니다."라고 강조했습니다.

비전 AI 및 YOLO를 사용한 Kiwitron의 다음 단계

Ultralytics YOLO 모델에 대한 Kiwitron의 사용은 컴퓨터 비전이 안전에 대한 우리의 생각을 어떻게 변화시키고 있는지 보여줍니다. 즉, 문제에 대응하는 것에서 스마트하고 데이터 기반 솔루션으로 문제를 예방하는 것으로 전환됩니다. Vision AI가 발전함에 따라 개인 보호 장비(PPE) 준수 모니터링 및 추가 위험 요소 발견과 같은 새로운 가능성이 열려 작업장을 더욱 안전하고 효율적으로 만들고 있습니다.

Ultralytics YOLO의 유연성과 성능을 통해 Kiwitron은 자신 있게 혁신할 수 있었고 솔루션이 끊임없이 변화하는 산업 안전 요구 사항을 따라갈 수 있도록 보장했습니다.

Kiwitron의 CTO가 말했듯이 "바퀴의 개념과 같습니다. 이미 가지고 있잖아요. 우리는 이미 커뮤니티로서 가지고 있습니다. 그렇다면 왜 처음부터 다시 만들까요?"

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