[논문 리뷰] Using Computer Vision to enhance Safety of Workforce in Manufacturing in a Post COVID World

Prateek Khandelwal, Anuj Khandelwal외 4명|arXiv (Cornell University)|2020. 05. 11.

Face recognition and analysis참고 문헌 19인용 수 73

한 줄 요약

본 논문은 제조 공장의 CCTV 피드를 활용하여 사회적 거리두기와 마스크 착용을 강제하는 컴퓨터 비전 시스템을 제시하고, 실시간 음성 경고를 제공하며 Aditya Birla Group 시설에 솔루션을 배치한다.

ABSTRACT

The COVID-19 pandemic forced governments across the world to impose lockdowns to prevent virus transmissions. This resulted in the shutdown of all economic activity and accordingly the production at manufacturing plants across most sectors was halted. While there is an urgency to resume production, there is an even greater need to ensure the safety of the workforce at the plant site. Reports indicate that maintaining social distancing and wearing face masks while at work clearly reduces the risk of transmission. We decided to use computer vision on CCTV feeds to monitor worker activity and detect violations which trigger real time voice alerts on the shop floor. This paper describes an efficient and economic approach of using AI to create a safe environment in a manufacturing setup. We demonstrate our approach to build a robust social distancing measurement algorithm using a mix of modern-day deep learning and classic projective geometry techniques. We have deployed our solution at manufacturing plants across the Aditya Birla Group (ABG). We have also described our face mask detection approach which provides a high accuracy across a range of customized masks.

연구 동기 및 목표

• 공장 현장의 COVID-19 전파 위험을 줄여 제조의 안전한 재가동을 촉진한다.
• 기존 CCTV 인프라를 활용한 저비용의 확장 가능한 AI 기반 모니터링을 탐구한다.
• 다양한 마스크와 환경에 적용 가능한 사회적 거리두기 측정 및 얼굴 마스크 탐지의 견고한 방법을 개발한다.

제안 방법

• 딥 러닝과 고전적 투영 기하학을 결합한 사회적 거리두기 측정 알고리즘을 개발한다.
• 맞춤형 마스크 전반에서 높은 정확도를 가진 얼굴 마스크 탐지 모듈을 구현한다.
• 현장 실시간 음성 경고를 통합하여 규정 준수를 강제한다.
• 기존 CCTV 피드를 활용해 제조 공장에서 비용 효율적인 배치를 가능하게 한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 제조 현장에서 CCTV 데이터를 사용하여 컴퓨터 비전이 사회적 거리두기를 신뢰성 있게 측정하고 모니터링할 수 있는가?
• RQ2 실세계 조건에서 다양한 맞춤형 마스크를 얼마나 정확하게 인식할 수 있는가?
• RQ3 현장 실시간 음성 경고가 안전 규정 준수를 향상시키는가?
• RQ4 제안된 접근법이 여러 공장에 걸친 배치를 위해 확장 가능하고 경제적인가?
• RQ5 포스트 코로나 산업 환경에서 CV 기반 안전 시스템을 배치할 때 어떤 실용적 고려사항이 제기되는가?

주요 결과

• 현대 딥 러닝과 투영 기하학 기법을 융합한 견고한 사회적 거리두기 측정 알고리즘을 입증했다.
• 다양한 맞춤형 마스크에 걸친 얼굴 마스크 탐지에서 높은 정확도를 달성했다.
• Aditya Birla Group 내 제조 공장에 솔루션을 배포하여 실행 가능성과 확장성을 보여주었다.