현장 근태 및 안전 룰의 객관적이고 공명정대한 통제를 돕는 AI 비디오 영상 개체 분석 시스템. 기존 사내 CCTV 광학 인프라에 지능형 알고리즘 판단 모듈 삽입. 불필요한 규칙 위반자와의 언쟁을 근절하고 복잡한 첨단 열화상 카메라를 통합한 모니터링 적용.
머신 비전을 기반으로 3,500명의 광산 및 보조 장비 운전자를 대상으로 한 대규모 하드웨어-소프트웨어 운전자 상태 모니터링 시스템 도입. 이 솔루션은 디스패치 및 어라운드 뷰 시스템과 통합되어 졸음운전을 자동으로 경고하고 생산 공정의 신경망 분석을 위한 영상 데이터를 수집합니다.
광산 덤프트럭 운전자의 상태를 제어하고 충돌을 방지하기 위해 광업 작업에 디지털 시스템 복합체를 도입했습니다. 졸음 및 주의 산만을 감지하기 위한 비디오 분석('OKO' 시스템) 사용과 인력 포지셔닝 및 위험 구역 제어를 위한 GPS 추적기와 ACS의 통합이 포함됩니다.
회사 내부 전문가들이 오픈소스 모델 MoonDream을 기반으로 비디오 분석 시스템을 개발 및 도입했습니다. 이 솔루션은 카메라의 실시간 비디오 스트림을 분석하여 PPE 및 위생복 착용 규정 위반과 장비 무단 조작을 식별하고, Telegram 봇을 통해 담당자에게 자동으로 알림을 전송합니다.
연료 트럭 및 업무용 차량 운전자의 행동을 제어하기 위한 인공지능 기반 영상 분석 시스템 도입. 이 시스템은 주의 산만, 졸음, 안전벨트 미착용 등 중대한 위반 사항을 실시간으로 감지하여 운전자에게 경고하고 분석 및 신속한 대응을 위해 데이터를 전송합니다.
도로 교통 안전을 제어하기 위한 하드웨어 시스템 및 텔레매틱스 시스템 도입. 이 관행에는 필수 국가 모니터링 시스템(ASN, 타코그래프)을 기업 플랫폼과 통합하고 운전자의 상태와 운전 스타일을 평가하기 위해 실내 비디오 분석을 사용하는 것이 포함됩니다.
차량 관리 및 예측적 교통사고 예방을 위한 텔레매틱스 및 AI 영상 분석 시스템 도입. 이 시스템에는 위반 시 운전자 음향 경고, 운전 스타일 스코어링, 일선 관리자를 위한 Telegram 봇을 통한 자동화된 피드백이 포함됩니다.
HSE 요구 사항 준수를 자동으로 제어하기 위한 인공지능 및 컴퓨터 비전 기반의 비디오 분석 시스템 도입. 이 솔루션은 PPE의 올바른 사용, 동적 위험 구역 내 인원 존재 여부를 인식하고 사고의 상황 분석을 위해 Multimodal LLM을 사용합니다.
위험 화물 운송 시 운전자 상태를 모니터링하기 위해 트랙터에 비디오 분석 시스템(DMS 및 ADAS 카메라) 도입. 위험한 행동을 교정하고 사보타주를 방지하기 위해 진동 모터 및 소리 알림 사용.