Escalator AI
에스컬레이터 AI
AI 영상 분석으로 이용자의 위험 행동과 설비 이상을 실시간 감지하고 대응합니다.
에스컬레이터 사고는 설비 상태뿐 아니라 이용자의 행동과 현장 상황에서도 발생할 수 있습니다. ELSA는 AI 카메라를 통해 엣지 서버에서 실시간으로 영상을 분석하고, 승객의 자세와 밀집도, 이동 방향, 이상 움직임을 감지합니다.
여기에 설비 센서 데이터를 함께 분석해 이용자 위험과 설비 이상을 통합적으로 판단하고, 위험 수준에 따라 단계적으로 대응할 수 있도록 지원합니다.
구성
영상 기반 위험상황 인식 AI와 설비 센서 기반 이상징후 감지 AI가 함께 동작합니다.
AIoT 기반 에스컬레이터 이상징후 감지
에스컬레이터 주요 부품의 센서 데이터를 수집·분석해 설비의 이상 징후를 감지하고 고장 가능성을 예측합니다.
AIoT 기반 이상징후 감지모델
구동기 모터 진동 센서가속도 · 진동 스펙트럼
구동부 EOCR전류 · 과부하 신호
시계열 데이터 수집엣지 실시간 축적
시계열 분석 모델Transformer · Residual Block
이상 탐지 · 선제적 유지보수고장 예측 · 수명 예측
- 주요 부품의 센서 데이터를 기반으로 설비 이상을 탐지합니다.
- 시계열 기초 모델을 에스컬레이터 지식 데이터셋으로 파인튜닝해 AI 모델을 개발합니다.
- 주요 부품의 고장 가능성과 잔여 수명을 예측해 선제적 유지보수를 지원합니다.
영상 기반 사고·위험상황 인식
카메라 영상을 실시간으로 분석해 에스컬레이터 이용자의 움직임과 현장 상황에서 발생하는 위험 요소를 감지합니다.
영상데이터 기반 사고·위험상황 인식모델
Depth Camera깊이 영상
CCTVRGB 영상
ELSA.Edge AI
Density Map밀집도 추정
Velocity Extractor
FlowNet광류 · 이동 분석
Pose Extractor
Object Detector객체 검출
CLIP
판단혼잡도자세물체
안내방송승객 안내
상황 전파관제·엔지니어
관리 화면실시간 모니터링
비상정지단계적 정지
- 카메라를 통해 에스컬레이터 운행 상황을 실시간 모니터링합니다.
- 영상을 프레임 단위로 분석해 위험 상황을 인식합니다.
- 승객의 이동 속도와 움직임을 분석합니다.
- 승객의 위험 행동과 이상 움직임을 감지합니다.
- 위험물체 및 탑승 제한 대상을 실시간으로 인식해 경고합니다.
서비스 내용
적용 현장부산교통공사 광안역