LiDAR 센서를 활용한 복합 과학화 경계시스템
당사의 복합 과학화 경계시스템은 LiDAR 센서의 AI 객체분석, 사전탐지 가능, 낮은 오탐지율 등의 특성을 이용하고, AI 딥러닝 학습을 이용하여 시스템의 설치 환경에 따라 적합한 데이터를 획득, 분석함으로 기존 경계시스템의 한계 (영상사각지대, 해무/안개에 의한 관측불능, 자연환경 및 동물에 의한 오경보 등) 을 획기적으로 극복할 수 있으며, 이를 통해 경계지역에서의 감시능력을 강화하고 AI 기반의 자동화 감시체계를 구현할 수 있습니다.
센서 및 영상
라이다 센서 및 CCTV 영상
search
정확한 객체 검출
유의미 객체(나무, 낙역, 동물 등)의 정보를 선별적 분석 추출하여 인력의 관제 효율 증가
객체 탐지 및 판별
동물, 사람, 나무 등의 객체 탐지 및 판별 객체 선택 및 제외 침입을 위한 사전행위 탐지
notifications
비상상황 자동 알림
실시간 영상정보를 분석하여 위험요소/상황을 인식하고 감시 통제 시스템으로 자동 경고 알림으로 신속한 보안 침입 상황 대처
상황 추출 및 판단
- 객체 인식을 통한 판별
- 사람, 동물, 사물 판별
- 펜스와 객체 침입 경로 측정
- 3D 트레킹 위치 확인
- PTZ 자동 줌인 감시 연동
- 객체 인식 후 관제솔루션 연동
psychology
딥러닝 기술 기반
1차 라이다 센서를 분석하고 2차 영상정보를 딥러닝 기술 기반으로 학습 및 분석하여 오차율 최소화
상황 발생 시 경보
상황발생 시 즉시 경보 및 대응 시나리오 수행
campaign
알람 발생 후 대응
테러/침입에 대한 자동 대응 시스템 기반으로 신속 정확한 순차적 위기 대응화
시스템 구성도
- 엣지 컨트롤러에서 1차 분석을 통한 메타서버로 전송
- GIS와 연계하여 알람 이벤트 및 영상 팝업
- 객체 이동경로를 PTZ로 자동 추적하여 지속적인 영상 표출
GIS MAP기반 이벤트 상황 모니터링 및 현장대응
