교통 단속에서 어려운 것은 촬영이 아니라 촬영한 뒤에 위반으로 성립하는지입니다. Nineeon은 번호판 인식과 불법 주정차 검지로 다른 차량에 가려진 상황에서도 같은 차량의 궤적을 이어 추적하며, 한 장의 스냅숏이 아니라 지속 시간 누적으로 판정합니다. 먼저 경고를 보내고 허용 시간을 넘겨야 위반으로 성립시켜 잠시 정차와 불법 주차를 혼동하지 않습니다. 성립된 사건은 되짚어 확인할 수 있는 영상 증거 사슬로 자동 구성되며, 영상을 열람할 때는 위반 차량은 남기고 화면 속 제3자는 비식별화합니다.
가장 먼저 필요한 것은 해당 단지 주민인지 확인할 수 있는 능력입니다.
일반적인 단지의 차량 출입 통제는 화이트리스트 대조입니다. 번호판이 맞으면 차단기가 열리고, 번호판이 지나가면 그 출입은 끝납니다. Nineeon은 한 번의 출입을 지속되는 사건으로 다룹니다. 차단기가 열린 순간부터 완전히 닫힐 때까지 무단 동반 진입 감지를 계속 가동해 미등록 차량이나 인원이 따라 들어오는지 판정합니다. 대조하는 것은 번호판만이 아니라 차간 거리와 진입 시점 같은 행동 특징까지이며, 출입할 때마다 나중에 확인할 수 있는 기록이 남습니다.
산업안전 관리의 사각지대는 규칙을 모른다는 데 있지 않고, 규칙이 현장에 닿는 그 순간 아무도 보고 있지 않다는 데 있습니다. Nineeon은 공장 안전을 설비 관리에서 행동 거버넌스로 옮깁니다. 일반적인 영상 인식이 답하는 것은 화면에 사람이 있는지, 안전모를 썼는지입니다. Nineeon이 답하는 것은 이 행동이 이 구역에서 이 시간대에 규정에 맞는지입니다. 규칙을 단일 객체의 유무가 아니라 장소와 상황에 묶습니다. 엣지 AI와 열화상 분석으로 화염 감지, 온도 이상 판독, 통제구역 인원 인식을 수행해 불안전 행동을 사후 영상 확인이 아니라 발생하는 그 순간에 경보합니다. 고위험 작업에는 인간-로봇 협업 설비를 투입해 사람이 가장 위험한 자리에 서지 않아도 되게 합니다.
생산 설비의 센서 신호를 PLC를 통해 호스트로 전송하고 제조실행시스템(MES)에 통합해 생산 데이터를 추적하고 분석할 수 있게 합니다. 대부분의 통합은 여기서 멈춰 데이터가 위로만 흘러 보고서가 됩니다. Nineeon은 아래로도 흘려보냅니다. 판독 결과를 생산 라인에 되써서 검지와 제어를 폐루프로 만들면, 시스템이 포착한 이상이 곧 설비의 다음 동작이 됩니다. 고위험 공정에는 인간-로봇 협업 설비가 함께 투입됩니다.
DataBase
TCP/IP
Server
PLC
