HIRI 비주얼 AI 안티 리프팅: 타이어가 지면에서 떠오르기 전에 경고가 발동됩니다.

01 시스템 개요 및 기술 배경

부두에서의 하역 작업 중, “ 리프팅 방지 ” 해결해야 할 문제는 단순한 차량 식별 문제가 아니라, 리프팅 안전에 직접적인 영향을 미치는 인터록 판단입니다. 즉, 부두 크레인 또는 야드 크레인이 컨테이너를 들어올리는 과정에서 잠금 핀이 완전히 해제되지 않았거나, 한쪽이 여전히 잠겨 있거나, 프레임과 컨테이너가 기계적으로 결합된 상태라면, 시스템은 전체 차량 또는 반쪽이 지면에서 이탈하기 전에 반드시 식별을 완료하고 그 결과를 신뢰성 있게 전달해야 합니다. PLC 또는 정지, 소프트 스타트 또는 경보를 작동시키는 안전 인터락 장치입니다.

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레이저부터 시각에 이르기까지, 왜 안티리프팅에는 인공지능이 필요할까요?

항만 자동화 수준이 높아짐에 따라, 시스템이 필요로 하는 것은 더 이상 단순히 “ 이상 현상을 보다 ” , 오히려 극히 짧은 리프팅 창 안에서 안정적으로 구분하기 위해 “ 정상적인 분리 ” 그리고 “ 비정상적인 벨트 리프트업 ”。

기존의 솔루션은 종종 수동 영상 검사, 가장자리 변위 임계값 또는 단일 지점 레이저 거리 측정에 의존하여 이상 현상의 발생 여부를 판단합니다. 이러한 방법들은 안정적인 운전 조건에서는 작동할 수 있지만, 야간, 비와 안개, 역광, 먼지, 타이어 반발, 혹은 미세한 스프레더 진동과 같은 실제 환경에서는 오경보와 탐지 누락의 위험이 크게 증가합니다.

▲ 실제 세계의 과제에서의 복잡한 시나리오

레이저 거리 측정을 예로 들어보자: 짙은 안개, 폭우 또는 높은 미세먼지 농도와 같은 환경에서는 레이저 빔이 부유 입자에 의해 산란되고 흡수되어 반사 신호가 약화되거나 아예 소실될 수 있습니다. 그 결과 시스템은 거리를 측정하지 못하거나 잘못된 거리 값을 출력하게 됩니다. 또한 레이저는 한 점 또는 몇 개의 분리된 점에서만 거리 정보를 획득할 수 있어 타이어 변형이나 차체 기울기와 같은 복잡한 자세 변화를 감지하기 어렵습니다. 이는 결국 리프팅 방지 기능의 안전성 효과를 크게 저해합니다.

대조적으로, 시각적 인공지능 이 장치는 디하징, 레인 리무벌, 저조도 강화와 같은 알고리즘적 개선을 통해 가혹한 환경에서도 정상적인 작동을 유지할 수 있을 뿐만 아니라, 바퀴-지면 접촉 패턴, 차체 자세, 적재물의 상대 운동 등 다차원적 증거를 동시에 확보함으로써, 전복 방지 평가를 위한 보다 종합적인 의사결정 기반을 제공합니다.

 

시각적 안티리프팅 시스템의 정의

시각적 안티리프트 시스템은 주로 산업용 카메라를 기반으로 하며, 여기에 깊이 센서나 레이저 스캐너를 보조적으로 활용하는 가장자리 기반의 안전 인식 시스템으로 이해할 수 있다. 이 시스템은 타이어와 지면 간의 접촉 상태, 차체 하부의 자세, 적재 바닥과 섀시 간의 상대적 형상 관계는 물론 단기적인 상향 움직임 추세까지 지속적으로 모니터링하며, 이러한 입력 정보들을 결정론적 상태 머신과 통합하여… PLC 맞물림, 제공 “ 안전한 해제 ”“ 의심스러운 느린 출발 ” 또는 “ 알람 종료 ” 최종 행동.

HIRI FUTURE가 출시한 지능형 트레일러 리프팅 방지 시스템( 트레일러 리프팅 방지 시스템 ), 엔드투엔드 인공지능 모델 도입 , 수동으로 설정된 임계값이나 논리적 판단에 의존하지 않고, 즉, 방대한 양의 데이터를 활용하여 학습하고 구축함으로써 가능하다. 인공지능 모델, 이 장치는 차량, 휠, 프레임 및 컨테이너의 기울기 각도를 포함한 복잡한 상태에 대한 실시간 종합 분석을 수행할 수 있습니다. , 컨테이너 트럭의 인양 위험을 종합적으로 평가하고, 장비의 이동을 제한하기 위해 신속하고 적절하게 개입한다; 현재 HIRI 티엘피에스 이 시스템은 업계 최저 리프팅 높이를 달성하여 대부분의 작업 환경에서 운용이 가능합니다. “ 타이어는 결코 지면에서 떨어지지 않는다 ” 수준에서의 조기 경고, 보장 범위 70 기타 일반적인 리프팅 조건 。

히리 티엘피에스 핵심 가치:

· 이상 탐지 기능을 차량이 실제로 지면에서 이탈하기 전 단계로 이전함으로써…을 달성한다. “ 타이어는 결코 지면에서 떨어지지 않는다 ” 수준에서의 조기 경고.

· 엔드투엔드 비전을 통해 인공지능 이 모델은 바퀴, 프레임 및 하우징과 지면 간의 접촉 관계를 포괄적으로 구현함으로써, 수동적 기준값 설정과 단일 점 규칙에 대한 의존도를 줄입니다.

· 다중 프레임 시간적 상관관계와 다중 증거 융합을 활용함으로써, 정상적인 리프팅 작업, 장비 진동 및 조명 변화로 인한 오경보 발생 위험을 감소시킵니다.

· 엣지 기반 실시간 추론 및 상호 연결 PLC 폐쇄형 안전 시스템은 인양 방지 조치를 신속하고 신뢰성 있게, 그리고 추적 가능하게 처리할 수 있도록 합니다.

02 항리프팅 시스템의 인지 링크

2.1 산업적 과제: 왜 안티리프팅 검출은 기존의 검사보다 더 어려운가?

하이재킹을 방지하는 데 있어 가장 큰 과제는, 이가 정적인 식별 작업이 아니라 밀리초에서 초 단위의 시간 스케일에 걸쳐 수행되는 동적 보안 평가라는 점에 있다. 정말 구별하기 어려운 것은 “ 하우징이 정상적으로 분리되어 상향으로 이동하고 있습니다. ” , 또는 아직도 “ 컨테이너가 리치 스택러를 함께 들어올리고 있다. ”。 이 과정에서 타이어의 압축과 반발, 차체 프레임의 탄성 변형, 부분적인 가려짐, 렌즈 오염, 야간 보조 조명으로 인한 눈부심, 카메라 흔들림, 롤링 셔터 왜곡은 물론 심지어 영상 정지나 타임스탬프 비동기 현상까지도 발생할 수 있으며, 이 모든 요인들이 매우 짧은 시간 창 안에서 시스템이 잘못된 판단을 내리게 할 수 있습니다.

2.2 HIRI의 핵심 기술 로드맵: 엔드투엔드 이해는 위험을 증가시킨다

전통 인공지능 시각적 솔루션은 일반적으로 사용됩니다 “ 검출 대상 — 거리 측정 — 수동으로 임계값 설정 — 알람 작동 ” 분할된 절차의 일부입니다. 이 절차는 표준 조건 하에서는 정상적으로 작동할 수 있지만, 실제 부두 현장에서는 타이어의 반발, 프레임의 탄성 변형, 스프레더의 미세 진동, 장애물, 비와 안개, 역광, 렌즈 오염 등 다양한 요인으로 인해 단일 임계값이 장기간에 걸쳐 안정적으로 유지되기 어렵습니다. 임계값을 지나치게 엄격하게 설정하면 거짓 정지가 빈번히 발생할 수 있고, 반대로 지나치게 느슨하게 설정하면 초기 리프팅 위험을 놓칠 우려가 있습니다.

히리 티엘피에스 엔드투엔드 비전을 채택하십시오 인공지능 이 모델은 기존에 여러 규칙 기반 모듈로 분산되어 있던 의사결정 과정을 통합된 프레임워크로 일원화하여 포괄적인 학습을 가능하게 한다. 이 모델은 단일 프레임에서의 대상 경계박스뿐만 아니라, 연속된 여러 프레임에 걸친 휠 위치, 프레임 기하학, 적재함 구성, 지면 접촉 면적, 기울기 각도 및 상대 운동 추세 등 다양한 유형의 정보를 입력으로 받아들입니다. 정상 리프팅, 비정상 리프팅, 부분적 적재 리프팅, 한쪽 모서리 리프팅, 잠금 핀 미작동 상태, 타이어 반발 등 다양한 시나리오를 포함하는 대규모 데이터셋을 기반으로 학습함으로써, 이 시스템은 학습이 가능합니다. “ 정상적인 분리 ” 그리고 “ 비정상적인 벨트 리프트업 ” …사이의 미세한 차이점들 。

 

실제 운영에서는, 엔드투엔드 모델은 연속적인 짧은 시간 창 내에서 시각적 증거를 통합적으로 분석하여, 컨테이너‑트럭 리프팅 작업에 대한 위험 수준 또는 위험 점수를 직접 출력합니다. 각 개별 파라미터에 대한 임계값을 설정하는 데 인간의 전문 지식에 의존하는 전통적 접근법과 비교할 때, 본 모델은 복잡한 운전 조건에 대해 탁월한 적응력을 보이며, 오경보 억제, 조기 경고 및 다양한 시나리오 간 일반화 측면에서 뚜렷한 장점을 제공한다.

엔드투엔드가 안전 인터락의 제거를 의미하는 것은 아니라는 점을 강조하는 것이 중요합니다. 이 모델은 위험을 보다 정확하고 초기 단계에서 식별하는 역할을 하며, 반면에 완전한 제어 동작—예를 들어 서서히 가동, 정지 및 경보 작동 등—은 여전히 결정론적 상태 기계에 의해 관리됩니다… PLC 상호 연동이 실행됩니다. 이와 같이, 그것은 동시에…을 활용합니다. 인공지능 모델은 복잡한 시각적 상태를 이해하는 동시에, 산업용 안전 시스템이 반드시 갖춰야 하는 제어 가능성, 감사 가능성 및 결정론성을 유지한다.

2.3 HIRI의 엔지니어링 계획

앞서 언급한 인식 연결을 구현하기 위해, HIRI 티엘피에스 다음의 네 가지 주요 설계 특성이 엔지니어링에 채택되었습니다:

1. 이중채널 동기식 산업용 RGB 카메라를 주 센서로 사용하고, 깊이 센서/레이저를 보조 센서로 활용합니다.
이 시스템은 크레인의 측면 보에 두 대의 동기식으로 작동하는 산업용 RGB 카메라를 배치하며, 그 중 하나는 타이어와 지면의 접촉 영역을, 다른 하나는 프레임 박스 하단 부근을 주시한다. 이러한 이중 카메라 구성은 타이어 변형 및 휠-지면 간극과 같은 국부적 접촉 정보와 좌우 자세 차이, 프레임 상승 등 전반적인 기하학적 변화를 동시에 캡처할 수 있도록 한다. 깊이 센서나 희소 라이다는 주요 인지 모달리티로 사용되지 않으며, 시각적 입력이 가려지거나 신뢰도가 낮을 때만 후보 이상 지역에 대한 2차 검증 역할을 수행한다. 이러한 ‘비전 우선, 깊이 후순’ 아키텍처는 하드웨어 비용과 시스템 복잡성을 줄이면서도 높은 정확도를 유지한다. 2. 키 ROI + 앵커 프리 탐지 + 경량 추적

모델 계층은 전체 이미지를 직접 처리하지 않고, 대신 타이어, 프레임의 하단 가장자리 및 박스의 하단 경계를 포함하는 관심 영역을 먼저 구분한다( 투자수익률 ). 에서 투자수익률 내부적으로 채택된 앵커프리 검출기는 주요 영역을 정밀하게 국지화하며, 이 검출 방식은 사전 정의된 앵커 박스에 의존하지 않고 하이퍼파라미터 수가 적어 엣지 디바이스 배포에 적합하며, 객체 변형에 대한 높은 내성을 보입니다. 이어서, 경량형 다중 객체 추적 모듈은 동일한 타이어와 동일한 차량 프레임에 대해 연속적인 프레임 간에 안정적인 식별자 연관성을 유지합니다. 부분적 가려짐이나 일시적인 낮은 신뢰도 검출 상황에서도 추적기는 목표의 연속성을 보장하여, 단일 프레임에서의 누락된 검출로 인한 오인을 방지합니다.

3. 광학 흐름, 깊이 잔차 및 기하학적 지표의 공동 모델링

안티리프팅 시스템의 가장 큰 장점은 단일한 시각적 특성에 의존하지 않는다는 점이다. 대신, 이 시스템은 동시에 세 가지 유형의 정보를 추출한다:

· 광학적 흐름과 움직임 장: 픽셀 단위의 움직임 방향과 속도를 계산하여 프레임이나 타이어가 비정상적인 상향 이동을 겪고 있는지 여부를 판단합니다.

· 기하학적 측정: 바퀴와 지면 간의 정지고, 프레임 하단 가장자리에서 지면까지의 거리, 그리고 좌우 자세 차이와 같은 명시적 치수는 이미지를 기반으로 측정됩니다.

· 딥 리저널 (깊이 센서가 작동 중일 때): 박스 바닥과 차체 프레임 사이에 실제로 공간 여유가 있는지 확인하십시오.

세 가지 유형의 증거는 서로를 상호 검증한다: 탐지 및 추적 제공 “ 누가 이사 가고 있나요? ” , 광학 흐름은 제공한다 “ 이동하는 방법 ” , 기하학적 양들이 제공된다 “ 얼마나 움직였나요? ” , 심층적으로 제공하다 “ 아직도 연락하고 계신가요? ” 공동 모델링은 경계박스의 위치 변화에만 의존하는 방법보다 간섭에 더 강하며, 정상적인 해제와 비정상적인 리프팅을 보다 잘 구분할 수 있다.

4. 단기 시퀀스 융합 + 결정론적 상태 머신 + PLC 맞물림

인식 계층은 단일 프레임의 분류 결과를 출력하는 것이 아니라, 짧은 시간 창에 걸친 시퀀스를 출력한다(예를 들어 10 ~ 15  프레임 내의 위험 점수는 이후 결정론적 상태 기계, 즉 규칙 기반 모듈에 입력되며, 이 모듈은 사전 정의된 임계값, 연속 프레임 확인, 현재 리프팅 단계 및 기타 규칙을 바탕으로 출력을 결정합니다. “ 안전한 해제 ”“ 의심스러운 느린 출발 ” 또는 “ 알람 종료 ” 이와 같은 계층적 접근 방식은 감사가 용이하며, 산업 보안 시스템의 구현 논리와도 더욱 잘 부합합니다.

03 인식을 초월한—진정으로 중요한 것은 신뢰할 수 있는 종료입니다.

전체 차량, 반측면 및 단일 코너 이상 사항이 일관되게 식별됩니다.

히리 티엘피에스 이는 차량 전체가 들어올려졌을 때 경보를 발동할 뿐만 아니라, 자세의 좌우 비대칭, 한쪽 타이어가 먼저 지면에서 떠오르는 현상, 또는 특정 코너의 이상한 상승 등과 같이 초기 단계에서 더욱 미세하고 눈에 잘 띄지 않는 징후들에도 조기에 경고를 제공합니다. 현장 작업의 경우, 이는… “ 리드 타임 ” 이는 단순히 지상고 한계를 낮추는 것보다 더 큰 가치를 지니는 경우가 많습니다. —— 왜냐하면 실제로 위험한 사고는 대개 작고 비대칭적인 이상 징후에서 시작되어 점차 악화되기 때문이다.

다중 증거 일관성은 잘못된 종료를 효과적으로 방지합니다.

히리 티엘피에스 기하학적 관계, 리프팅 속도, 수심 잔차, 인양 엔코더 및 시간적 연속성 등 여러 유형의 증거를 통합적으로 검증함으로써, 정상적인 인양, 스프레더의 미세 진동, 타이어 반발 및 실제 이상 현상 간을 명확히 구분할 수 있어, 그렇지 않았다면 운영 효율을 저하시킬 수 있는 빈번한 오작동 정지를 방지할 수 있습니다.

단독 블록체인으로 구현된 건강 진단 및 무결성 보호 기술.

이 시스템은 자체적인 상태 진단 기능을 갖추고 있으며, 음영, 초점 흐림, 렌즈 조작, 영상 정지, 타임스탬프 이상 등과 같은 상태를 실시간으로 감지할 수 있습니다. 카메라의 상태가 이상으로 변하면, 시스템은 안전 기준을 위반하지 않도록 자동으로 보수적 모드로 전환되며, 예를 들어 느린 시작만 허용하거나 수동 확인을 요구하거나 이륙을 아예 거부하는 등의 조치를 취합니다.

다음과 같은 주요 키 검증 시나리오를 포함하도록 권장합니다:

· 주간, 야간, 비와 안개, 역광, 강한 눈부심 등 다양한 조명과 기상 조건의 조합.

· 렌즈 오염, 부분적 차단, 장착 브래킷의 미세한 진동 및 가장자리 왜곡과 같은 공학적 요인들.

· 전체 차량 리프팅, 반측면 리프팅, 단일 코너 리프팅 및 정상 해제 후 급속 상승 등 주요 시험 사례.

· 프레임 손실, 화면 정지, 타임스탬프 이상, 단일 센서 왜곡과 같은 장애 및 조작 시나리오.

 

04 우리의 주요 최적화 방향

복합 경계 샘플 보충

주요 개선 사항으로는 반측면 리프팅, 단일 코너 리프팅, 잠금 핀의 부분 해제 및 정상적인 분리 시 프레임의 반동이 포함됩니다. “ 구별하기 가장 어려운 ” 장면 인식 능력은 위험 평가를 이상 징후가 막 나타나기 시작하는 단계로 한 단계 더 발전시킨다.

전천후 내구성과 자가진단 기능을 향상시키다

야간 보조 조명, 비와 안개, 역광, 더러운 렌즈, 장애물, 진동, 프레임 고정, 타임스탬프 이상 등과 같은 문제들은 환경 적응성 평가 및 장비 상태 모니터링과 함께 병행하여 해결되어야 하며, 이를 통해…을 방지해야 한다. “ 명확히 보이지 않아요 ” 그리고 판단력을 잃는다.

엣지 배치의 효율성과 상호 연동 전략 최적화

후보 창 내에서 심층적인 확인을 유도함으로써 불필요한 계산을 줄이고, 알림 지연 시간을 단축하며, 시작이 느리거나 강제 종료된 경우에 대한 계층적 대응 조치를 정교화하고, 이벤트 로깅과 상태 전환 기록을 강화함으로써 보다 안정적이고 신속하며 감사 가능성이 높은 이상 징후 처리를 달성합니다.

차량 모델, 크레인 및 항만 구역 전반에 걸쳐 일반화된 처리 능력을 향상시킨다.

다양한 장치, 프레임, 컨테이너 유형 및 운전 조건에 대한 데이터를 지속적으로 축적하고, …로부터 현재의 솔루션을 지속적으로 고도화합니다. “ 단일 프로젝트에만 사용 가능 ” 반복은 “ 여러 시나리오에 걸쳐 재현 가능 ” 표준화 기능 모듈은 향후 배포 및 유지보수 비용을 절감합니다.