Overview
실시간 AI 영상 분석 솔루션
AWAS-Insight는 CCTV 인프라가 구축된 모든 환경에서 사용될 수 있는 실시간 AI 영상 분석 솔루션입니다.
특화된 영상 분석 시스템을 통해 소규모부터 대규모 현장까지 실시간 동시 분석이 가능합니다.
높은 정확도와 빠른 데이터 분석 그리고 확장성을 바탕으로 스마트한 데이터 수집 및 모니터링이 가능하며,
예측 분석을 제공하여 비즈니스의 핵심을 이해하고 최적의 의사 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다.
다양한 산업 분야에서 적용 가능하며, 기업의 생산성과 효율성을 향상시키는 강력한 솔루션입니다.
Product Features
제품 특징
실시간 AI 영상 분석 솔루션
- 다중 채널 실시간 영상 동시 분석 ( 최대 64채널 동시 수집 분석 )
- 관리자에게 조기 경보를 제공하는 안전 특화 솔루션
- 공공 및 재난 방재 관련 다양한 이벤트 기술 확보 (혼잡도, 쓰러짐, 침입/배회, 교통약자, 유기, 모자이크/개인정보 보호, 부정 승차, 폭행, 성별 등 다양한 기술 보유 ( 10종 이상 )
- 환경 악조건을 고려한 이미지 개선 기술 적용 / 성능 개선
- 주기적인 KISA 인증과 특허 출원을 통한 기술 보호
- 오토라벨링 기술을 통한 학습 시간 단축
- 웹 기반 실시간 모니터링
- 기존 관제 시스템과 연동 가능
Function
고성능 하이브리드형 영상 분석 기술
- HI-PPNN 모델을 활용하여 Deep Learning과 Vision 인식 기술을 혼합한 고성능의 영상 분석을 제공하여, 최적의 속도와 고성능으로 영상 분석을 진행할 수 있습니다.
Noise reduction 기술 도입으로 오인식 최소화
- 자체 Noise reduction(노이즈 감소) 기술을 탑재하여 오인식 요소를 제거하고 판단 정확도를 개선하며, 화면 클릭을 통한 자유로운 영역 설정으로 상세 조절이 가능한 사용자 친화적인 UI/UX를 제공합니다.
최적화된 객체 추적과 특화된 멀티 이벤트 분석 기술
- 초당 프레임 분석률을 개선하여 최적화된 멀티 이벤트 기술을 적용하여, 사람 통행의 시각적 가독성을 높이기 위해 혼잡도 전용 분석 방식을 사용하여 영역 내 인원을 검출합니다.
공공안전
혼잡도
지정된 구역의 혼잡도 상황 감지
쓰러짐
사람 쓰러짐 행동 감지
침입/배회
지정된 구역의 침입/배회 감지
교통약자
교통약자 감지(휠체어, 지팡이)
유기
지정된 구역의 유기 상황/행동 감지
모자이크/개인정보보호
사람을 감지하여 모자이크 처리
부정 승차
대중교통 부정 승차 행동 감지
폭행
싸움 행동/움직임 감지
성별
남자, 여자 구분
산업안전
안전장구류
안전장비 착용 유무 감지
교통량 분석
교통 상황 감지 (혼잡도, 정체)
재난안전
수위
지정된 구역의 물의 높이 감지
도시침수(야간)
지정된 구역의 침수 감지(야간가능)
화재/ 폭발
화재/폭발 상황 감지
기대효과
다양한 상황 파악을 통해 정확한 통찰력과 빠른 대응
AWAS-Insight를 통한 실시간 영상 분석 및 관리로 다양한 상황 파악에 도움을 줄 수 있습니다.
또한, 위급상황에 빠르게 대응할 수 있도록 정확한 통찰력을 지원합니다.
실시간 영상 분석을 통해
초기 대응 속도 80% 향상
효율적 운영 및 관리
비용 절감 가능
이상 징후 감지 및 사고 예방
보안 수준 향상
적용분야
공공시설, 안전, 제조, 건설, 유통
백화점 · 공항 · 마트
모니터링, 침입, 유기, 혼잡도, 쓰러짐 등
제조 · 산업현장
안전 장비 인식, 화재, 침입, 쓰러짐 등
지하철 · 교통 · 주차장
유기, 쓰러짐, 교통량분석, 부정 승차, 교통약자, 혼잡도 등
Main Portfolio
서**통공사
8호선 노후 모니터링 시스템 개량 사업
역사 내 상황 분석 및 사용자 편의 설정을 도입한 딥러닝 기반 지능형 영상분석
모니터링 시스템 구축
기능이상상황 자동 감지(부정 승차, 쓰러짐, 침입, 배회, 유기, 화재, 언마스크, 혼잡도, 교통약자), 고속 검색, 탐지 영역 민감도 및 알람 중요도 단계 설정, 분석 대상 필터링, 한 화면 내 다양한 모양으로 다수 영역 지정, 영역별 다른 객체/행위 인식, 탐지 물체 크기 설정
효과 사용자 편의 기능을 도입하여 관제 시 편리함 제공
환경요소에 따른 필터링 기능을 통해 오탐율 최소화