yihong1120/Construction-Hazard-Detection

해결하는 문제

이 프로젝트는 건설 현장용 AI 기반 안전 모니터링 시스템을 제공합니다. 실시간 카메라 영상을 사용하여 작업자들이 헬멧이나 안전 조끼를 착용하지 않았거나, 안전콘으로 정의된 제한 구역에 진입하거나, 위험한 기계, 차량, 전봇대에 너무 가까이 서 있는 등의 안전 위반 사항을 자동으로 감지합니다.

작동 방식

이 시스템은 YOLO 기반 객체 탐지 모델을 사용하여 작업자, 안전 장비, 장비를 식별합니다. 분산 아키텍처로 구축되어 있습니다:

• 처리 파이프라인: main.py가 카메라 스트림을 관리하고, 로컬 YOLO 워커가 공유 메모리를 통해 GPU 가속 추론을 수행하여 처리량을 극대화합니다.
• 미디어 처리: MediaMTX는 RTSP 스트림을 수신하고, HLS 또는 WebRTC를 통해 실시간 시청을 위한 배포를 처리합니다.
• 협업: Redis는 인증 캐시와 실시간 메타데이터를 관리하며, PostgreSQL은 현장 설정, 사용자 데이터, 위반 기록을 저장합니다.
• 알림 및 API: FastAPI 서비스 모음은 FCM을 통한 알림, 위반 기록, 스트리밍 메타데이터를 처리합니다.

대상 사용자

이 시스템은 사고를 줄이고 규정 준수를 보장하기 위해 위험한 환경을 자동으로 실시간으로 모니터링할 필요가 있는 건설 현장 관리자, 안전 담당자, 보안 팀을 위한 것입니다.

주요 기능

• 실시간 위험 감지: 헬멧, 조끼 부족 및 기계, 차량, 전봇대와의 위험한 근접을 감지.
• 다국어 지원: 레이블과 알림은 영어, 번체/간체 중국어, 프랑스어, 태국어, 베트남어, 인도네시아어, 일본어로 제공됩니다.
• 구역 모니터링: 콘으로 정의된 통제 구역 내 작업자 감지.
• 고처리량 아키텍처: 공유 메모리 YOLO 워커와 Intel iGPU 인코딩 (h264_vaapi)을 사용하여 GPU 리소스를 최적화합니다.
• 포괄적인 도구 세트: 별도 리포지토리의 Flutter 프론트엔드, 데이터 증강 유틸리티, AI 에이전트용 MCP 서버를 포함합니다.