내용
제목
제조업 노동자 근골격계 부담요인 예방을 위한 '인공지능 데이터 구축 해커톤'
제조업 노동자 근골격계 부담요인 예방을 위한 '인공지능 데이터 구축 해커톤'
공모주제
제조업 노동자 근골격계 부담요인 예방 인공지능 데이터 구축
제조업 노동자 근골격계 부담요인 예방 인공지능 데이터 구축
활동내용
제조환경 노동자의 관절 keypoint 정보와 작업자세를 활용해 제조업 노동자 근골격계 부담 요인 예방을 위한 AI 모델 개발
- Task 1 : 객체탐지모델을 활용해 작업자 검출
- Task 2 : 관절추론모델을 활용해 작업자 관절 추론(스켈레톤 이미지로 출력)
- Task 3 : 분류모델을 활용해 작업자의 자세 분류(총 클래스 18개)
(Json 속성 : 2-8-1 ~ 2-8-5 활용)
- Task 4 : 인간공학적 평가기법(OWAS, RULA, REBA)를 활용한 Score 표현
- Task 5 : Task 1 ~ 4를 통합하여 하나의 시스템으로 구현
※ Task 1 ~ 3의 AI 모델은 Yolo v5, HR-Net, EfficientNet을 권고하지만, 다른 AI 알고리즘 활용해도 무방함.
[데이터 개요]
- 영상데이터 획득 → 프레임 추출 → 이미지 정제 → 정제 이미지 압축 → 정제 이미지 검수 → 학습 데이터 제작 - 라벨링 도구를 활용해 노동자 관절 27개 KeyPoint 라벨링
제조환경 노동자의 관절 keypoint 정보와 작업자세를 활용해 제조업 노동자 근골격계 부담 요인 예방을 위한 AI 모델 개발
- Task 1 : 객체탐지모델을 활용해 작업자 검출
- Task 2 : 관절추론모델을 활용해 작업자 관절 추론(스켈레톤 이미지로 출력)
- Task 3 : 분류모델을 활용해 작업자의 자세 분류(총 클래스 18개)
(Json 속성 : 2-8-1 ~ 2-8-5 활용)
- Task 4 : 인간공학적 평가기법(OWAS, RULA, REBA)를 활용한 Score 표현
- Task 5 : Task 1 ~ 4를 통합하여 하나의 시스템으로 구현
※ Task 1 ~ 3의 AI 모델은 Yolo v5, HR-Net, EfficientNet을 권고하지만, 다른 AI 알고리즘 활용해도 무방함.
[데이터 개요]
- 영상데이터 획득 → 프레임 추출 → 이미지 정제 → 정제 이미지 압축 → 정제 이미지 검수 → 학습 데이터 제작 - 라벨링 도구를 활용해 노동자 관절 27개 KeyPoint 라벨링
모집대상
인공지능 및 모델 개발 관심 팀 누구나 (최대5인)
인공지능 및 모델 개발 관심 팀 누구나 (최대5인)
시상내역
- 대상 : 300만원 (1팀)
- 최우수상 : 200만원 (1팀)
- 대상 : 300만원 (1팀)
- 최우수상 : 200만원 (1팀)
지원서접수
접수기간
12월 12일 00:00 ~ 01월 11일 23:59
12월 12일 00:00 ~ 01월 11일 23:59
* 마감일은 기업의 사정으로 인해 조기 마감 또는 변경될 수 있습니다
