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저자정보
Taejun Lee (PaiChai University) Hyeonock Song (Dasom Information) SeungEui Yang (PaiChai University) Mingyu Kim (PaiChai University) Hoekyung Jung (PaiChai University)
저널정보
한국정보통신학회 INTERNATIONAL CONFERENCE ON FUTURE INFORMATION & COMMUNICATION ENGINEERING 2022 INTERNATIONAL CONFERENCE ON FUTURE INFORMATION & COMMUNICATION ENGINEERING Vo.13 No.1
발행연도
2022.1
수록면
291 - 294 (4page)

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As this phenomenon has been pointed out as a social problem, such as fatal accidents or injuries caused by industrial accidents, which have recently led to civil accidents, the Act on Accidents Occurs in Industrial Sites is being implemented. According to the 2020 industrial accident statistical data published by the Ministry of Employment and Labor in 2020, the manufacturing industry accounted for 25% by industry. Also, workplaces with 5 to 49 employees accounted for 45.6% of the number of injured workers. Efforts to ensure the safety rights of workers and citizens and to prevent disasters in advance are required in various industries. In order to develop technology to prevent safety accidents, deep learning-based object detection technology is being used in a variety of ways. It takes a lot of effort to learn a model with an image of an industrial site. In this paper, it is thought that it can be used as an initial study to predict dangerous situations early by constructing learning data for industrial site worker safety accident management and learning various models.
#Dangerous situation #Distance estimation #Industrial safety #Object Detection #YOLO

목차

Abstract
I. INTRODUCTION
II. SYSTEM DESIGN
III. RESULTS
IV. DISCUSSION AND CONCLUSIONS
REFERENCES

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