인공지능 알고리즘 기반의 영상 빅데이터 분석을 통한 객체 탐지 및 동작 인식 방법에 있어서,서버가 작업 현장에 위치한 적어도 하나의 카메라를 통해 작업 현장의 영상 데이터를 획득하는 단계;상기 서버가 제1 인공지능 알고리즘을 통해 상기 영상 데이터에서 작업자가 식별되면, 상기 영상 데이터에 포함된 적어도 하나의 객체에 대응되는 객체 영역을 식별하는 단계;상기 서버가 제2 인공지능 알고리즘을 통해 상기 객체 영역 내에 포함된 적어도 하나의 객체에 대한 객체 특성 값을 부여하는 단계;상기 서버가 제3 인공지능 알고리즘을 통해 상기 작업자의 작업 환경에 대응되는 환경 특성 값을 식별하는 단계;상기 서버가 상기 영상 데이터에 상기 식별된 객체 영역을 나타내는 UI 및 상기 부여된 객체 특성값에 대한 UI를 오버랩하여 디스플레이하는 단계;상기 서버가 상기 적어도 하나의 객체에 대한 객체 특성 값에 기초하여, 상기 작업자의 위험도를 식별하는 단계; 및상기 서버가 상기 식별된 위험도에 기초하여 상기 작업 현장에 대한 경고 UI를 제공하는 단계;를 포함하고, 상기 객체 영역을 식별하는 단계는, 상기 작업자에 대응하는 제1 객체 영역, 상기 제1 객체 영역 내 상기 작업자의 복수의 신체 부위에 대응하는 복수의 제2 객체 영역과, 상기 각각의 제2 객체 영역 내 안전 장비에 대응하는 복수의 제3 객체 영역 및 상기 작업자의 위치에 대응하는 작업 발판에 대응하는 제4 객체 영역을 식별하는 단계;를 포함하고, 상기 객체 특성 값을 부여하는 단계는, 상기 복수의 제3 객체 영역에 포함된 안전 장비의 유형 및 상기 작업자의 안전 장비의 착용 여부를 식별하고, 식별된 안전 장비의 유형 및 상기 식별된 안전 장비의 착용 여부에 대응하는 제1 객체 특성 값을 각각 부여하는 단계;상기 제4 객체 영역에 포함된 작업 발판의 유형을 식별하고, 상기 식별된 작업 발판에 대응하는 제2 객체 특성 값을 부여하는 단계; 및상기 제1 객체 영역에 포함된 작업자의 자세를 파악하고, 상기 파악된 자세의 유형에 대응하는 자세 특성 값을 부여하는 단계;를 포함하고, 상기 위험도를 식별하는 단계는, 상기 제1 객체 특성 값과 상기 자세 특성 값에 기초하여 비표준 위험 지표를 산출하는 단계; 상기 제2 객체 특성 값과 상기 환경 특성 값에 기초하여 표준 위험 지표를 산출하는 단계; 및상기 비표준 위험 지표와 상기 위험 지표에 기초하여 상기 작업자의 위험 등급을 판단하는 단계;를 포함하고, 상기 위험 등급을 판단하는 단계는, 상기 비표준 위험 지표와 상기 표준 위험 지표 중 어느 하나가 제1 기준 값 이상이면, 상기 작업자의 위험 등급을 정상 단계로 판단하고, 상기 표준 위험 지표가 상기 제1 기준 값 미만이고, 제2 기준 값 이상이면, 상기 작업자의 위험 등급을 관심 단계로 판단하고, 상기 표준 위험 지표가 상기 제2 기준 값 미만이고, 제3 기준 값 이상이면, 상기 작업자의 위험 등급을 주의 단계로 판단하고, 상기 표준 위험 지표가 상기 제3 기준 값 미만이고, 제4 기준 값 이상이면, 상기 작업자의 위험 등급을 경고 단계로 판단하고, 상기 표준 위험 지표가 상기 제4 기준 값 미만이면, 상기 작업자의 위험 등급을 위험 단계로 판단하는 단계;를 포함하고, 상기 작업 현장에 대한 경고 UI를 제공하는 단계는, 상기 비표준 위험 지표와 상기 표준 위험 지표에 기초하여 판단된 위험 등급이 상이한 경우, 상기 비표준 위험 지표와 상기 표준 위험 지표 중 큰 값을 갖는 지표에 기초하여 판단된 위험 등급에 대응하는 경고 UI를 제공하는 단계;를 포함하는, 인공지능 알고리즘 기반의 영상 빅데이터 분석을 통한 객체 탐지 및 동작인식방법.

제1항에 있어서,상기 객체 영역을 식별하는 단계는,상기 작업자의 두부, 흉부 또는 복부를 포함하는 신체 부위에 대한 제2 객체 영역 및 상기 신체 부위 각각에 착용하는 안전 장비에 대한 제3 객체 영역을 식별하고,상기 객체 특성 값을 부여하는 단계는,상기 안전 장비에 대한 제2 객체 영역이 상기 안전 장비 각각이 착용되는 신체 부위에 대한 객체 영역 내에 포함되면, 상기 안전 장비에 대한 객체 영역에 가중치를 적용하여 제1 객체 특성 값을 산출하고,상기 경고 UI를 제공하는 단계는,상기 가중치가 적용된 안전 장비에 대한 제1 객체 특성값의 총합이 임계 값 미만인 경우 상기 작업자의 장비 착용을 지시하는 경고 UI를 제공하고,상기 두부에는 안전모가, 상기 흉부에는 안전대가, 상기 복부에는 안전고리가 각각 착용되는, 인공지능 알고리즘 기반의 영상 빅데이터 분석을 통한 객체 탐지 및 동작인식방법.

제1항에 있어서,상기 제2 객체 특성 값을 부여하는 단계는,상기 작업 발판의 타입을 빔, 강판, 사다리, 일자형 발판 또는 교차형 발판 중 어느 하나로 식별하여 그에 대응되는 제2 객체 특성 값을 부여하고,상기 위험도를 식별하는 단계는,상기 영상 데이터 내에서 상기 작업 발판을 제외한 나머지 객체에 대한 복수의 제1 객체 특성 값에 상기 작업 발판의 제2 객체 특성 값을 가중치로 적용하여 산출된 결과에 기초하여 상기 작업자의 위험도를 식별하는, 인공지능 알고리즘 기반의 영상 빅데이터 분석을 통한 객체 탐지 및 동작인식방법.

제1항에 있어서,상기 서버가 인공지능 알고리즘을 통해 상기 작업자의 자세와 관련하여 보행, 서 있는 자세, 허리 숙인 자세, 앉은 자세 또는 엎드린 자세 중 어느 하나에 대응되는 자세 특성값을 식별하는 단계;를 더 포함하고,상기 위험도를 식별하는 단계는,상기 복수의 제1 객체 특성 값에 상기 자세 특성값을 가중치로 적용하여 산출된 결과에 기초하여 상기 작업자의 위험도를 식별하는, 인공지능 알고리즘 기반의 영상 빅데이터 분석을 통한 객체 탐지 및 동작인식방법.

제1항에 있어서,상기 서버가 인공지능 알고리즘을 통해 상기 작업자의 주위의 작업 환경과 관련하여 안개, 구름, 눈 또는 비 중 어느 하나에 대응되는 환경 특성값을 식별하는 단계;를 더 포함하고,상기 위험도를 식별하는 단계는,상기 복수의 제1 객체 특성 값에 상기 환경 특성값을 가중치로 적용하여 산출된 결과에 기초하여 상기 작업자의 위험도를 식별하는, 인공지능 알고리즘 기반의 영상 빅데이터 분석을 통한 객체 탐지 및 동작인식방법.