엔서(ANSWER)
Features & Benefits 특징과 장점
Features & Benefits
모든 데이터는
ANSWER로 해결됩니다.
앤서(ANSWER)는 전문적인 프로그래밍을 하지 않아도 지능형 영상 분석 등과 같은 시스템을 쉽게 만들고 유연하게 동작할 수 있도록 도와줍니다.
장비 인식이나 최적화 등 부가적인 작업을 최소화 하여 실제 환경에 빠르고 간단하게 적용할 수 있습니다.
이미지 영상에서 특정대상 탐색
특정 대상에 대한 정보를 입력하여 촬영된 이미지나 동영상, CCTV 화면에서 해당 대상을 탐색할 수 있습니다.
대상이 한정된 미아찾기, 범인찾기 등에 활용됩니다.
사람, 사물 분류
다양한 대상이 촬영된 화면에서 사람, 동물, 컴퓨터등 특정 대상을 분류할수 있습니다. 사람,자동차 등 다양한 대상의 출입관리, 통계 등에 활용됩니다.
사람 관절 특성 분석
촬영된 동영상에서 관절의 움직임을 수치화 할 수 있습니다. 자세분석, 관절의 피로도 분석등에 활용할 수 있습니다.
Visual Programming
ANSWER 활용사례
목적
EMC(Electromagnetic Compatibility)의 시험 중 피시험품의
불량(오동작)현상을 자동으로 검출하는 장비/시스템 개발
EMC 불량
자동검지 시스템
EMC 내성 시험 시 장기간 시험자의 육안 관찰을 통한 검출
무선 네크워크 환경에서의 다채널 영상 서버 구축
피시험품의 다양한 오동작의 감지
- 기구적 오동작(차단기/개폐기/접점의 On/Off 전환 등)
- 화면 오류 현상(숫자/문자 깨짐, 화면 깜박임, 화면 전환/꺼짐)
과제
ANSWER의 그래프 구조 생성
관심영역 설정 알고리즘 생성
화면의 변화량 탐지 알고리즘 생성(ORB 알고리즘)
텍스트 인식 딥러닝 모델 생성(OCR 알고리즘)
변화감지시 알림 설정
개발
목적
전기로 공정 중 스크랩 장입 영상을 인공지능으로 인식하여 분류
스마트 팩토리를 위한 빅데이터 수집
인공지능
장입 스크랩
분류 시스템
영상 데이터 취득 환경 구성
학습 데이터 생성을 위한 전문 스크랩 검수팀과의 협업
스크랩 인식을 위한 인공지능 모델 선별
인식된 스크랩 비율과 높이 측정
별도 생성되는 중량 데이터와의 연동
과제
ANSWER의 그래프 구조 생성
데이터 Annotation Tool 개발
딥러닝 학습을 통한 스크랩 인식 모델 개발(segmentation 모델)
스크랩 비율/높이 측정과 중량 데이터 연동 프로토콜 개발
공정별 데이터 취합 프로그램 개발(HMI 시스템)
개발
목적
딥러닝을 기반한 다채널 CCTV 영상 분석을 위한 시스템 개발
다양한 이벤트 발생에 대한 실시간 검지
딥러닝 기반
지능형 영상분석 시스템
안전모 미착용 탐지
사람 쓰러짐 탐지
특정 영역 침입 탐지
화재(불꽃, 연기, 사람) 감지
구조 신호 탐지
별도의 VMS 와의 연동
과제
다채널 처리를 위한 ANSWER의 그래프 구조 생성
사람 인식 모델 개발
안전모 인식 모델 개발
화재(불꽃, 연기) 인식 모델 개발
ANSWER REST API 프로토콜 제작 완료
개발
