기존 지능형 관제의 한계를 뛰어넘는 독보적인 VLM(시각언어모델)
기술로 빈틈 없는 안전 관제를 실현합니다.
수십, 수백 대의 영상을 동시에 모니터링해야 하는 환경속에서
중요한 순간을 놓칠 가능성은 계속 커지고 있습니다.
기존 1세대 지능형 관제는 정해진 규칙만 탐지할 뿐,
새로운 위험과 복합적인 상황을 이해하지 못합니다.
중대재해처벌법 시대, 위험을 발견하지 못한 책임은
기업의 생존을 위협하는 법적 책임이 됩니다.
Odin AI는 VLM 기술로 현장의 맥락과 관계를 이해합니다.
복잡한 관제 정보를 자연어로 설명하고 위험 상황을 정확하게 알려줍니다.
사람이나 차량의 존재만 단순 검출할 뿐,
객체 간의 관계나 주변 맥락을 종합적으로 분석하지 못합니다.
사전에 정의된 규칙이나 지정된 데이터 범위를 벗어난
새로운 유형의 위험은 포착할 수 없습니다.
위험의 경중을 판단하지 못해 단순 움직임에도 오알람을 남발하며,
관제사의 피로도를 높입니다.
실시간 징후 분석이 어려워, 대부분 사고가 발생 한 후
녹화 영상을 확인하는 증거 확보용으로 쓰입니다.
원하는 영상을 찾기 위해 매번 카메라와 시간대를 직접 필터링해야 하며,
직관적인 검색이 어렵습니다.
사람, 차량, 장비를 개별적으로 인식하고,
객체 간 관계와 의도까지 정교하게 분석합니다.
사전 학습 없이도 새로운 이벤트를 포착하며,
시시각각 변화하는 환경에 유연하게 대응합니다.
수많은 이벤트 중에서 즉시 대응이 필요한 상황을 우선 선별합니다.
위험 징후를 조기에 발견하고 관제사의 빠른 의사결정을 지원합니다.
"안전모 미착용 작업자를 찾아줘", "야간 침입 사례를 보여줘"처럼
대화하듯 질문하면 필요한 정보를 즉시 확인할 수 있습니다.
변화는 뚜렷한 수치로 나타납니다.
안전 사고율 감소
초기 대응 시간 단축
행정 업무 시간 감소
소규모 현장에는 Edge, 다수의 현장을 운영 한다면 Server를 선택하세요.
중요한 상황만 선별하여
오탐 및 관제 피로도 감소
위험 징후를 초기에 인지하여
사전 예방 체계 확립
관제사의 숙련도에 관계없이
일관된 관제 품질 유지
더 적은 인력으로
더 많은 현장 관리
안전모 착용 및 위험 구역 감지
쓰러짐, 안전장비 착용, 화재·연기 감지
현장의 쓰러짐, 지게차 충돌 감지 및 알림
이용객 안전 관리, 사고 발생 시 신속 대응
재해·재난 발생 시 실시간 감지 및 신속 대응
화재 감지, 방범 모니터링, 응급 상황 감지
