SOLUTION · 산업 솔루션

QVision

영상 인식 AI — 기존 CCTV 영상에서 도로와 작업 현장의 위험을 찾습니다. 돌발상황과 위험 행동을 감지해 관제 이벤트로 전달하고, 현장 요건에 따라 개인영상정보를 엣지에서 비식별 처리하도록 구성할 수 있습니다.

연동표준 카메라 연결 · 실시간 영상 스트리밍
검지자동 돌발상황 감지(AID) · 위험 행동
처리현장 엣지 AI 분석 · 요건별 영상정보 비식별

SOLUTION / QVISION

도로와 현장의 위험을먼저 보는 영상 AI

기존 CCTV 인프라를 그대로 활용해 돌발상황과 위험 행동을 검지합니다.

현장 요건과 관련 규정에 따라 엣지 단계에서 비식별 처리하도록 구성합니다.

Overview

기존 CCTV를 교통·안전 감지 센서로 활용합니다

QVision은 카메라 영상을 분석해 차종과 통행량을 집계하고, 포트홀·돌발상황·작업 위험을 관제 화면에 전달하는 영상 인식 AI입니다.

QVision — 영상 기반 교통 분석 — 교통 분석 — 차종 분류·통행량 계측

포트홀 검출 — 노면 파손 자동 감지 — 노면 안전 — 포트홀 자동 검출

국책 주관공공안전 AI 국책과제 — 오큐브 주관·KT 수요기관

0개소세이프뱃지 안전관제 실증

0종자동 돌발상황 감지(AID) 항목

Architecture

카메라에서 관제까지, 3계층으로

현장 카메라의 영상을 엣지에서 추론하고, 표준 프로토콜로 수집해 중앙 관제로 잇는 엣지-투-클라우드 구조로 설계합니다.

EDGE · 현장엣지 카메라 · 영상 수집IP 카메라(ONVIF)·RTSP 스트림 — 이기종 CCTV를 표준 인터페이스로 연결하도록 설계

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INFERENCE · 추론현장 엣지 AI 분석 · 영상 파이프라인영상 처리도구(GStreamer) 디코딩·전처리 + 영상 인식 신경망(CNN) 기반 객체 검출·분류·추적 — 카메라 인접 엣지에서 실시간 처리

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CONTROL · 관제지도정보(GIS) 기반 중앙 통합관제다수 현장 이벤트를 지도 기반으로 통합 관제 — Cubeon 안전 도메인팩 위에서 결합

Pipeline

영상 한 프레임이 이벤트가 되기까지

수집부터 관제까지 6단계 영상 분석 파이프라인으로 구성합니다.

영상 수집

RTSP·ONVIF로 IP 카메라 스트림 수집

디코딩·전처리

GStreamer 파이프라인으로 디코드·프레임 정규화

객체 추론

CNN 기반 검출·분류 — 차종·보행자·노면 파손

객체 추적

다중 객체 추적(multi-object tracking)으로 이동 경로 산출

이벤트 판단

자동 돌발상황 감지(AID)·오탐 억제(사람 검수)

GIS 관제

지도 기반 실시간 이벤트 표출·현장 통합 관제

엣지 전처리로 대역 절감원본 영상 대신 검지 이벤트·썸네일만 센터로 보내 회선 부담을 낮추도록 설계합니다.

이벤트 중심 아카이빙상시 저장 대신 이벤트 전후 구간 중심으로 보관해 저장 비용과 개인정보 노출을 줄입니다.

Capabilities

도로에서 현장까지

교통·노면·작업 안전 등 현장 목적에 맞는 영상 검지 모델을 구성합니다.

교통 분석

차종 분류·통행량 계측 — 도로 통행 데이터 분석

노면 안전

포트홀·균열 등 노면 파손 영상 자동 검출

작업 안전

영상+센서 융합 위험 추론 — 작업자별 위험도 산출

보행자·군중

횡단·무단횡단·군중 밀집도 영상 분석

주정차 관제

불법 주정차·주차면 점유 자동 판별

환경 위험

저시정·연기·낙하물 등 도로 위험 요소 검지

Incident Detection

도로·현장의 위험 영상을 관제 이벤트로 전환합니다

자동 돌발상황 감지(AID)가 위험 장면을 분류해 관제에 알리고, 필요하면 담당자 검수 후 현장 대응으로 이어지게 구성합니다.

역주행

정지 차량

교통 정체

보행자 진입

낙하물

저시정·연기

노면 파손(포트홀)

통행량·차종

검지 항목은 현장 요건에 맞춰 확장하며, 오탐을 줄이기 위해 사람 검수 단계를 둘 수 있습니다. 개인영상정보 비식별 처리는 현장 요건과 관련 규정에 따라 적용합니다.

오탐 억제 설계이벤트 신뢰도 점수·연속 프레임 확인·사람 검수를 거쳐 확정하도록 구성합니다.

야간·악천후 대응저조도·역광·우천 환경의 검지 성능을 현장 데이터로 보정하는 접근을 취합니다.

개인영상정보 보호비식별(블러) 처리·접근 권한 분리·보관 기한 관리로 영상정보 규정을 준수하도록 설계합니다.

교통·안전 통합 관제 예시 화면 — 위험운전 히트맵 지도·돌발상황·실시간 관제 — 교통·안전 통합 관제(위험운전 히트맵·돌발상황) — 프로토타입 예시 화면

Specification

카메라 영상을 받아 위험 이벤트와 관제 정보를 제공합니다

카메라 영상을 받아 위험 이벤트와 관제 정보를 제공합니다 비교표
구분	QVision
영상 입력	IP 카메라(ONVIF)·RTSP 스트림 — 이기종 CCTV 연동 설계
추론 방식	현장 엣지 AI 분석(카메라 인접) + 중앙 AI 추론 서버 2티어 구성
영상 처리	GStreamer 파이프라인 · 영상 인식 신경망(CNN) 기반 객체 검출·분류·다중 추적
융합 입력	영상 + 뱃지 + 환경 센서 멀티모달 융합(작업 안전)
산출물	자동 돌발상황 감지(AID) 이벤트 · 작업자별 위험도 · 통행·차종 통계
관제	GIS 지도 기반 중앙 통합관제 · Cubeon Safety Pack 연계

ONVIF RTSP GStreamer CNN 객체검출 멀티모달 융합 현장 엣지 AI 분석 MQTT GIS 관제

ONVIF·RTSP 등 표준 프로토콜로 서로 다른 카메라와 연동하고, 주요 영상 관리 시스템(VMS)의 연계 범위는 현장 환경에 맞춰 정합니다.

Deployment

클라우드부터 폐쇄망까지

데이터 규제·영상정보 보안 환경에 맞춰 동일 솔루션을 세 가지 형태로 배포하도록 구성합니다.

클라우드 관제

중앙 관제·통계를 클라우드에 배치 — 빠른 구축·다현장 통합

온프레미스

사내 서버에서 영상·데이터 내부화 — 데이터 주권 확보

폐쇄망 엣지

망분리 현장에서 현장 엣지 AI 분석만으로 운영 — 영상 반출 없이 검지

영상 반출 가능 여부반출 불가 현장은 현장 엣지 AI 분석만으로 운영 — 이벤트 메타데이터만 센터로 전송합니다.

현장 수 · 관제 범위다지점 통합 관제가 필요하면 클라우드 중앙 관제, 단일 현장은 온프레미스가 유리합니다.

회선 대역 · 지연대역이 제한된 현장은 엣지 전처리로 전송량을 줄이는 구성을 권장합니다.

National Project

공공안전 국책, 오큐브가 주관합니다

공공안전 국책 과제를 오큐브가 주관하고, 영상·센서 융합 기반 작업 안전 관제를 4개 현장에서 검증 중입니다.

주관기관 수행 — 과제 설계·개발·실증 총괄

멀티모달 융합 — 영상 + 뱃지 + 환경 센서 결합

현장 실증 진행 중 — 밀폐·단독 작업 환경 4개 현장

공공안전 · 국책 (KT 수요기관)

세이프뱃지 안전 관제

과제 밀폐·단독 작업 환경의 복합 위험을 단일 센서로 판단 불가

해결 영상+뱃지+환경 센서를 결합해 작업자별 위험도를 실시간 산출

진행 복합 위험 감지 체계를 4개 현장에서 검증 중

확장

중앙 통합관제(GIS)

다수 현장을 지도 기반 중앙에서 통합 관제 — Cubeon Safety Pack으로 결합

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