The present invention relates to a crane obstacle recognition system based on deep learning, which builds and learns an AI vision deep learning model for images around a workplace generated by a position detection sensor and a vision camera, and takes action based on the presence or absence of obstacles, including structures and workers, on an expected movement path of a crane hook. The crane obstacle recognition system based on deep learning includes: a vision camera generating images of the workplace surroundings; and a server that learns deep learning by building a vision AI deep learning model for images around the workplace, and takes action based on the presence or absence of obstacles on the expected movement path of the crane hook.
본 발명은 위치감지센서 및 비전 카메라로 생성한 작업장 주변의 영상에 대해 AI 비전 딥 러닝 모델을 구축하여 학습하고, 크레인의 후크의 이동 예상경로 상에 존재하는 구조물 및 작업자를 포함하는 장애물의 존재 여부에 따라 조치를 취하는 딥 러닝을 기반으로 하는 크레인 장애물 인식 시스템에 관한 것으로, 작업장 주변의 영상을 생성하는 비전 카메라 및 작업장 주변의 영상에 대해 비전 AI 딥 러닝 모델을 구축하여 딥 러닝 학습을 수행하고, 크레인의 후크의 이동 예상경로 상에 장애물의 존재 여부에 따라 조치를 취하는 서버를 포함한다.
system and method FOR recognizing obstacle OF crane based on deep learning and COMPUTER-READABLE RECORDING MEDIUM INCLUDING THE SAME
딥 러닝을 기반으로 하는 크레인 장애물 인식 시스템 및 방법, 및 동 방법을 컴퓨터에서 실행하기 위한 컴퓨터 프로그램이 기록된, 컴퓨터 판독 가능한 기록 매체
09.05.2023
Patent
Elektronische Ressource
Koreanisch
Europäisches Patentamt | 2023
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