VLM 기반 장면 맥락 인지와 포즈 정렬 ROI를 결합한정책 중심 PPE 준수 판별 프레임워크

초록

산업 현장에서의 개인보호구 착용은 작업자의 안전을 지키는 핵심 요소이나, 기존 자동 모니터링 연구들은 현장 상황과 무관하게 단순 착용 여부만을 판별하는 한계를 가지고 있다. 본 논문은 시각적 위험 단서를 해석해 요구 개인보호구 목록을 생성하고, 포즈 기반 신체 부위 ROI에서 착용 증거를 검증하는 정책 중심 개인보호구 준수 판별 프레임워크를 제안한다. 제안 프레임워크는 포즈 추정, 신체 부위 ROI 생성, VLM 기반 요구 추론, 준수 판정으로 구성되며, 관절 키포인트 기반 회전 ROI로 다중 작업자 환경에서의 부위별 증거 수집 안정성을 높인다. 실험 결과, SH17 데이터셋에서 전체 준수 판정 완전 일치 정확도는 81.27%를 기록했으며, 상체 ROI 최적화를 통해 안전조끼 커버리지 재현율을 11.95%에서 70.83%로 향상시켜 실무 적용 가능성을 확인하였다.

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