건설산업의 인력난과 건설현장의 높은 산업재해 발생률 해결을 위한 솔루션
건설자재, 고철 등이 쌓여있는 이미지 데이터 기계학습
AI가 계산한 좌표로 크레인이 자동으로 동작하여 옮기는 작업 수행

- 머신 비전 자동 운전시스템의 이미지를 취득하기 위한 카메라 촬영 방식은 dynamic stereo camera detection 방식과 static stereo camera detection 방식을 혼합하여 사용
- 오작동 발생시 긴급정지를 할 수 있도록 설계하며 Remote Controller를 사용하여 재동작 할 수 있도록 설계
- 주변을 시각적으로 "보고" "해석"하는 기능 구현을 위한 알고리즘
- 물체가 얼마나 멀리 있는지 이해하는 기능 구현을 위한 알고리즘
- 픽셀 공간이 아닌 물리 공간에서 객체를 감지하도록 AI 프로그램
- 주변 환경을 해석하기 위해 카메라가 촬영한 이미지를 사용해서 라벨링 하고, 라벨링 한 이미지를 이용한 학습을 통하여 물체를 인식할 수 있는 기능을 구현
- AI 학습을 통해서 사물이 물체로부터 얼마나 멀리 있는지 인식하는 기능 구현
- AI 프로그램은 신경 추론(객체/랜드마크 감지) 결과를 깊이 맵과 융합하여 장면에 있는 모든 객체/랜드마크의 공간 좌표(XYZ)를 추정하는 기능을 가질 수 있도록 구현
- 2D 객체 감지로 찾은 Bounding Box를 사용하여 ROI를 결정하고 ROI의 깊이 맵을 평균화하여 공간 좌표를 계산하는 기능 구현
- 라벨링 데이터를 통한 객체 감지 모델 학습 방식은 YOLOv8 또는 DETR를 사용
- AI 프로그램은 이러한 YOLOv8 과 같은 2D 신경망 공간 정보로 확장하여 3D 컨텍스트 인식
- AI 프로그램은 객체 감지기를 실행하고 객체 감지를 깊이 맵과 융합하여 크레인이 집게로 잡기를 원하는 객체의 공간 좌표(XYZ)를 계산하는 기능 구현