SSIMS.AI
자체 개발 알고리즘 기술 및 인공지능 모델을 통해
학습을 완료한 고성능의 AI 시스템
주요 특징 :
- 첨단 알고리즘 및 AI 모델: 아퀼라 엔진은 내부에서 개발된 최첨단 알고리즘과 AI 모델을 활용하여 높은 성능과 신뢰성을 보장합니다.
- 자동 학습 알고리즘: 정상 데이터와 비정상 데이터를 비교하여 불완전한 요소를 자동으로 학습하여 기존 딥러닝의 정확도를 크게 향상시킵니다.
- 적은 입력 데이터로 높은 정확도: 최소한의 입력 데이터로도 신속하고 신뢰할 수 있는 검증을 가능하게 하여 뛰어난 정확도를 자랑합니다.
성과 및 인정 :
- 국가 R&D 개발: 국토교통부, 중소벤처기업부 등 주요 국가 기관의 인정을 받은 기술
- AI 챔피언십 우승: 창업진흥원이 주최한 인공지능 챔피언십 본선에서 우승
- 건설사 기술 공모전 수상: 대형 건설사의 기술 공모전에서 혁신적인 솔루션으로 수상
- 독자적인 데이터 분석 AI: 자체 개발된 데이터 분석 AI를 통해 정확하고 효율적인 처리 가능
주요기술 1
인식 방해요소 배제 기술
현장 밝기 변화(밤,낮) 및 환경 변수(비,눈,황사)로 인한 조도와 노이즈 영향을 최소화하여 객체 인식 정확도 향상 완료
실시간 CCTV분석 정확도 mAP 88%
*mAP: ...설명
급격한 조도 변화 환경 영상에서도 높은 정확도 유지 및 물체 겹침 인식 오류 최소화
공개 알고리즘 활용 모델 예측 결과
스마트인사이드AI 모델 예측 결과
현장 환경 변수(비, 눈, 황사 등)를 배재한 객체 인식 정확도 향상
공개 알고리즘 활용 모델 예측 결과
스마트인사이드AI 모델 예측 결과
주요기술 2
자동 모델 선정 프로세스(Auto Deep Learning)
- 불확실한 상황에서의 이해요소 판단에 대한 알고리즘으로 데이터 셋에 적합한 알고리즘을 자동 생성하고 적용하는 기술
- 학습 서버는 환경변수를 학습해 현장마다 적절한 모델 가중치를 저장하고 실제 현장에서 높은 인식률을 나타냄
특허 :
「환경 변수 데이터 학습에 기초한 영상 기반 객체 인식 방법 및 시스템」 제10-2511315호
주요기술 3
지능형 거리 측정
- CCTV환경에서 발생하는 문제점을 해결하기 위해 다중 모달 기술을 사용한 컨텍스트 어웨어(Context-aware) 딥러닝 방식을 개발
- 2D 이미지에서 인식하기 어려웠던 겹침 등의 문제점을 3D로 인식하고 지능형 거리측정기술을 적용해 정확한 분석이 가능
Monocular CCTV(2D화면) 영상에서의 지각적 거리 측정을 통한 겹침 문제 대응
Input Video
Result
CASE 4
다중 카메라 객체 추적
- 기존 CCTV영상은 채널 데이터 상호작용 없이 구분된 별도의 채널로만 분석 수행
- 본 기술은 다중 CCTV 채널간 분석을 통해 객체 인식, 객체 트래킹 그리고 글로벌 좌표 추정 기능의 정확도를 향상할 수 있음
다중 카메라를 활용한 다중 객체 추정 및 궤적 예측 + 글로벌 맵
CASE 5
작업자 추락 위험 감지
- 건설 현장의 낙하 위험 지점에 대한 이미지 획득 이미지 내 개구부 탐지를 위한 자체 알고리즘을 통해 특정 형태의 개구부 탐지
- 이미지 분석을 통한 작업자 위치 추정 (포즈 추정 모델)
- 개구부 주변에 가상 펜스를 생성하고, 이에 작업자가 진입한 경우, 경고를 제공함
특허 :
「실시간 건설 현장 개구부 감지 및 낙하 방지 가상 펜스 생성 방법 및 시스템」 제10-2677976호
CASE 6
드론을 이용한 구조물 변화 검출
- 드론을 이용해 서로 다른 시점에 촬영된 영상을 바탕으로 구조물의 변화를 감지하는 머신러닝을 수행해 이전 상태 데이터를 통해 미래의 구조물 상태를 예측할 수 있음
특허 :
「드론을 이용한 구조물의 변화 검출 방법 및 시스템」 제10-2330055호