멀티 모달 AI (※ 1)는 이미지 인식 AI 및 음성 인식 AI를 사용하여 산 터널을 발굴 할 때 카메라 비디오 데이터를 슬롯 커뮤니티하여 건설 기계의 레이아웃과 각 작업에 필요한 시간을 자동으로 파악합니다. Cycleey는 각 터널 발굴 작업 (주기 시간)에 필요한 시간과 문제 등으로 인한 작업 파업 시간 (다운 타임), 연중 무휴 24 시간, 365 일에 필요한 시간에 대한 정보를 자동으로 수집합니다. 따라서 필요한 데이터를 슬롯 커뮤니티합니다. 생산성 향상 현장 관리 방법을 고려할 수 있습니다.

가시주기 시간 및 다운 타임

• 각 사이클 시간은 차트 형태로 자동 측정 및 시각화됩니다. 콘크리트 스프레이 작업 시간에 대한 시계열 데이터를 표시하고 각 그룹의 파이 차트를 사용하여 선택된 근무일의 사이클 시간을 비교할 수 있습니다.
• 학습 곡선을 사용하여주기 시간과 누적 근로자 경험 및 성취 수준을 시각화하여 생산성 향상, 근로자의 동기를 향상시킵니다.

　　

멀티 모달 AI 정확도 향상

• 객체 감지 및 객체 추적을 통해 산악 터널 발굴 중에 비디오 데이터 슬롯 커뮤니티 각 구조 기계의 움직임을 파악할 수 있습니다. 동일한 건축 기계를 사용하여 구멍, 충전 및 잠금 볼트를 쏟아 부을 때, "주체", "팔처럼 작용하는 붐"및 "높은 고도에서 일하는 근로자를 사용하는 사람"이 있습니다 위치 관계를 슬롯 커뮤니티하는 자세 추정 기술.
• 객체가 겹치면 AI가 객체를 인식 할 수 없으므로 스펙트로 그램 (※ 2)은 작업 중에 발생하는 특성 사운드와 기계의 엔진 사운드를 시각화합니다. 또한, 음향 장면 분류 (※ 3) 및 음향 이벤트 감지 시스템 (※ 4)과 같은 음성 인식 기술로 시스템을 보완함으로써 작업 내용 추정의 정확도가 향상되었습니다.



사이클 시간 이외의 건축 정보 검색

• 헤비 머신의 작동 시간을 지속적으로 측정하여 터널 발굴 작업 중 CO2 배출량 추정.
• 임시 전단 저장 영역에서 토양의 양을 파악할 수없는 야간 작업에서는 덤프 트럭에로드 및 제거 된 횟수의 기록에서 전단 제거량을 추정 할 수 있습니다. 얻은 정보는 다음 날의 외부 운송 작업 계획을 신속하게 만들 수 있습니다. 또한, 각 작업 중 건설 기계의 위치 관계에 대한 데이터를 얻을 수 있으므로 터널 건설 기계의 자율성을위한 기본 데이터로 사용될 것으로 예상됩니다.

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