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AI 에이전트 (Layer 2): - GONGSA: 공사 담당 (공정 브리핑, 공기 지연 감지, 날씨 연동 작업 조정) - PUMJIL: 품질 담당 (시공 전 체크리스트, Vision 보조 판독, 시험 기한 추적) - ANJEON: 안전 담당 (위험 공정 경보, TBM 생성, 중대재해처벌법 Q&A) - GUMU: 공무 담당 (인허가 능동 추적, 기성청구 제안, 보고서 초안) - 에이전트 라우터 (키워드 기반 자동 분배), 아침 브리핑 엔드포인트 EVMS 기본: - PV·EV·AC·SPI·CPI 산출 (WBS/Task 기반) - EAC·ETC 예측, 스냅샷 이력 저장 Vision AI: - Level 1: 현장 사진 분류 (Claude Vision), 작업일보 자동 첨부 - Level 2: 안전장비(안전모/조끼) 착용 감지 Geofence 위험구역: - 구역 CRUD (굴착면, 크레인 반경, 밀폐공간 등) - 진입 이벤트 웹훅 (익명 — 개인 이동 경로 비수집) 인허가 자동도출: - 공종 입력 → AI가 필요 인허가 목록 자동 도출 + 체크리스트 생성 DB 마이그레이션 (002): - agent_conversations, agent_messages, evms_snapshots, geofence_zones Co-Authored-By: Claude Sonnet 4.6 <noreply@anthropic.com>
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4.1 KiB
Python
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4.1 KiB
Python
"""
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Vision AI API — Level 1 (사진 분류) + Level 2 (안전장비 감지)
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"""
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import uuid
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from fastapi import APIRouter, UploadFile, File, HTTPException, Form
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from fastapi.responses import JSONResponse
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from sqlalchemy import select
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from app.deps import CurrentUser, DB
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from app.models.project import Project
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from app.models.daily_report import DailyReport, DailyReportPhoto
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from app.services.vision_service import classify_photo, analyze_safety
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router = APIRouter(prefix="/projects/{project_id}/vision", tags=["Vision AI"])
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ALLOWED_TYPES = {"image/jpeg", "image/png", "image/webp", "image/heic"}
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MAX_SIZE_MB = 10
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async def _get_project_or_404(project_id: uuid.UUID, db: DB) -> Project:
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r = await db.execute(select(Project).where(Project.id == project_id))
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p = r.scalar_one_or_none()
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if not p:
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raise HTTPException(status_code=404, detail="프로젝트를 찾을 수 없습니다")
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return p
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@router.post("/classify")
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async def classify_field_photo(
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project_id: uuid.UUID,
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db: DB,
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current_user: CurrentUser,
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file: UploadFile = File(...),
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location_hint: str | None = Form(None),
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daily_report_id: uuid.UUID | None = Form(None),
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):
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"""
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현장 사진 분류 (Vision AI Level 1)
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- 공종 자동 분류
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- 안전장비 착용 여부 1차 확인
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- 작업일보 캡션 자동 생성
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- daily_report_id 제공 시 해당 일보에 사진 자동 첨부
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"""
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await _get_project_or_404(project_id, db)
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# 파일 검증
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content_type = file.content_type or "image/jpeg"
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if content_type not in ALLOWED_TYPES:
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raise HTTPException(
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status_code=400,
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detail=f"지원하지 않는 파일 형식입니다. 허용: {', '.join(ALLOWED_TYPES)}"
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)
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image_data = await file.read()
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if len(image_data) > MAX_SIZE_MB * 1024 * 1024:
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raise HTTPException(status_code=400, detail=f"파일 크기가 {MAX_SIZE_MB}MB를 초과합니다")
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# Vision AI 분류
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result = await classify_photo(
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image_data=image_data,
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media_type=content_type,
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location_hint=location_hint,
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)
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# 작업일보에 사진 첨부 (daily_report_id 제공 시)
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if daily_report_id:
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dr = await db.execute(
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select(DailyReport).where(
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DailyReport.id == daily_report_id,
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DailyReport.project_id == project_id,
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)
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)
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report = dr.scalar_one_or_none()
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if report:
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# 사진 수 카운트
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photos_q = await db.execute(
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select(DailyReportPhoto).where(DailyReportPhoto.daily_report_id == daily_report_id)
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)
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existing = photos_q.scalars().all()
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photo = DailyReportPhoto(
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daily_report_id=daily_report_id,
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s3_key=f"vision/{project_id}/{daily_report_id}/{file.filename or 'photo.jpg'}",
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caption=result.get("caption", ""),
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sort_order=len(existing),
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)
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db.add(photo)
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await db.commit()
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result["attached_to_report"] = str(daily_report_id)
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return JSONResponse(content=result)
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@router.post("/safety-check")
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async def safety_check(
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project_id: uuid.UUID,
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db: DB,
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current_user: CurrentUser,
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file: UploadFile = File(...),
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):
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"""
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안전장비 착용 감지 (Vision AI Level 2)
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안전모/안전조끼 착용 여부를 분석하고 위반 사항을 반환합니다.
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최종 판정은 현장 책임자가 합니다.
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"""
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await _get_project_or_404(project_id, db)
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content_type = file.content_type or "image/jpeg"
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if content_type not in ALLOWED_TYPES:
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raise HTTPException(status_code=400, detail="지원하지 않는 파일 형식입니다")
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image_data = await file.read()
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if len(image_data) > MAX_SIZE_MB * 1024 * 1024:
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raise HTTPException(status_code=400, detail=f"파일 크기가 {MAX_SIZE_MB}MB를 초과합니다")
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result = await analyze_safety(image_data=image_data, media_type=content_type)
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result["disclaimer"] = "이 결과는 AI 1차 분석이며, 최종 판정은 현장 책임자가 합니다."
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return JSONResponse(content=result)
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