객체 감지

Man walking outside a big building with object detection frame around him.

감지. 인식. 조치.

비디오를 검색 가능한 이벤트 및 실행 가능한 인사이트로 전환하는 AI 기반 객체 감지 및 인식.

객체 감지 설명

Two security guards watching surveillance footage with the help of AXIS Analytics used in cameras.

객체 감지 기능에는 여러 분석 기능이 결합되어 있습니다. 객체 존재 여부와 객체 위치를 확정하고 객체 클래스, 객체 유형 및 속성을 사용하여 객체를 설명합니다. 또한 시간, 위치 및 움직임과 같은 컨텍스트 정보를 제공할 수 있습니다.

그 결과, 카메라, 레이더 및 기타 센서는 단순히 장면만 캡처하는 것이 아닙니다. 즉, 시스템이 작업 자동화에 사용할 수 있거나 작업자가 검색 및 조사할 수 있는 장면 내 객체에 대한 구조화된 가벼운 데이터를 생성합니다.

객체 감지의 진화

Road intersection with multiple cars. AXIS Q1728 with AXIS Object Detection identifying both humans and vehicles.

20년 전 객체 감지 기능은 픽셀 변경 관찰에 불과했습니다. 그림자, 전조등 및 날씨가 빈번히 오경보를 발생시켰으며, 시스템은 무엇을 보고 있는지 알 길이 없었습니다.

딥 러닝은 이러한 상황을 바꿔놓았습니다. 주석 달린 데이터로 훈련된 AI 모델은 이제 단순히 무언가가 움직였다는 사실을 등록하는 데 그치지 않고 다양한 실제 환경 조건에서도 객체를 안정적으로 감지하고 분류하며 추적할 수 있습니다.

동시에 하드웨어의 발전으로 데이터 처리 위치가 소스에 더 가까워졌습니다. 한때 강력한 중앙 집중식 서버가 필요했던 작업을 이제 카메라와 에지 기기에서 바로 실행할 수 있어, 더 빠른 대응과 더 확장 가능한 배포가 가능합니다.

객체 감지 작동 원리

카메라, 레이더 또는 센서에 AI 비디오 분석 기능이 장착되면 실시간으로 데이터 스트림 처리가 가능합니다. 객체, 활동 및 움직임이 발생하는 대로 이를 분류할 수 있습니다.

관련된 일이 발생하면, 시스템이 사전 정의된 액션 룰 기반으로 이벤트를 생성합니다. 이 이벤트는 녹화 시작, 조명 또는 사이렌 활성화, 작업자에게 알림 전송과 같은 작업을 유발할 수 있습니다. 가장 중요한 순간에 경보를 받을 수 있게 됩니다.

분석 기능이 에지에서 실행되면 데이터가 캡처되는 곳에서 처리가 이루어집니다. 이를 통해 대응 속도가 빨라지고 대역폭 사용량이 줄어들며 네트워크 인프라에 불필요한 부담을 주지 않으면서 시스템을 효율적으로 확장할 수 있습니다.

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감지된 객체 이해하기

객체 감지 기능은 장면 내 객체 존재 여부와 객체 위치를 확인합니다.
객체 클래스는 사람, 차량 또는 무생물 등 감지된 객체가 어떤 넓은 범주에 속하는지 설명합니다.
객체 유형은 클래스 내에서 더 자세한 설명을 제공합니다. 예를 들어, 차량 클래스 내 유형에는 승용차, 트럭 또는 자전거가 포함될 수 있습니다.

객체 속성 및 특성은 감지된 객체에 대한 추가 컨텍스트 세부 정보를 제공합니다. 사람의 경우 의류 색상, 모자 또는 가방과 같은 특징이 포함될 수 있습니다. 차량의 경우 색상, 제조사 및 모델과 같은 속성이 포함될 수 있습니다. 이러한 속성은 보다 정밀한 검색, 필터링 및 분석을 지원하며 카메라 전반 또는 시간 경과에 따라 객체를 매칭하거나 연관 짓는 데 도움이 됩니다.

식별 정보는 감지나 분류와 다릅니다. 비디오 분석에서 이는 얼굴 또는 번호판 등의 고유한 식별자를 사용하여 특정 사람 또는 객체에 고유한 ID를 부여하는 것을 의미합니다.

AI의 객체 감지 개선 방법

AXIS Scene Metadata used to identify metadata of two people walking on a crosswalk as well as moving vehicles.

기존 모션 디텍션에는 여러 가지 한계가 있었습니다: 예를 들어 지나가는 그림자, 차량 전조등 또는 돌풍을 주의 대상으로 잘못 인식할 수 있습니다.

AI는 이를 바꿔놓습니다. 단순히 모션이나 소리에 반응하는 것이 아니라 보거나 듣거나 기타 방식으로 감지한 내용을 이해합니다. AI는 흔들리는 나뭇가지와 사람을 구별하고, 여러 카메라에 걸쳐 동일한 차량을 추적하며, 저조도, 혼잡한 장면 또는 악천후에서도 더 정확하게 객체를 분류할 수 있습니다. 결과적으로 오경보가 줄고, 더 안정적으로 감지하며 팀이 처리해야 하는 노이즈도 줄어듭니다.

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실제 감지 시나리오

객체 감지 기능은 기본적인 침입 감지부터 복잡한 운영 워크플로에 이르기까지 다양한 구성 가능한 시나리오를 지원합니다. 가장 일반적인 몇 가지 예시는 다음과 같습니다.

An intruder trespassing a gated area caught on a security camera with AXIS Object Analytics.

보안 및 안전

다음과 같은 보안 관련 이벤트 추적:

침입 감지
구역 보호
배회 감지
무단 주차 감지
점유 모니터링
개인 보호 장비(PPE) 감지

A queue of customers in front of the checkout desk.

운영 효율성

다음을 기반으로 활동 측정 및 워크플로 자동화:

인원 계수
흐름 모니터링
점유 수준
체류 시간 분석
대기열 모니터링
잘못된 방향의 진입 감지
테일게이팅 탐지

Town square in Copenhagen with people walking around. Shopping buildings are lined up both to the left and right.

비즈니스 인텔리전스

여러 센서에서 집계된 메타데이터는 대시보드에서 시각화되어 다음과 같은 동향, 패턴 및 이상 징후를 볼 수 있습니다:

피크 및 오프 피크 활동
점유 동향
군중 밀도
존재하는 객체 유형

AXIS P3268-SLVE mounted on a metal pole inside a food processing plant.

사용자 지정 가능한 시나리오

다음과 같은 여러 감지 시나리오를 동시에 실행:

영역 내 객체 감지
라인 횡단 감지
체류 시간
크로스라인 계수
점유 모니터링

카메라 기반 비디오 분석 그 이상

카메라는 강력하지만, 그것만으로 항상 충분하지는 않습니다. 저조도, 악천후 또는 복잡한 장면 등 까다로운 환경에서 레이더 및 광 감지(LiDAR) 등의 기술은 카메라 기반 비디오 분석 기능을 보완합니다. 또한, 독립적으로 또는 카메라와 함께 신뢰할 수 있는 거리 및 모션 데이터를 제공하고 감지 및 상황 인식을 향상시킵니다.

레이더 감지

Aerial view of a race car area taken from AXIS D2110-VE with radar detection.

레이더는 무선파를 사용하여 객체를 감지하고 추적하여 거리, 속도 및 모션 방향과 같은 정보를 제공합니다.

가시광선에 의존하지 않으므로 어둠, 안개, 비 또는 눈 환경에서도 안정적으로 작동합니다. 따라서 넓은 구역의 경계구역 보호 및 트래픽 모니터링에 매우 적합합니다.

레이더는 시각적 디테일을 캡처하지 않습니다. 그러나 정확한 모션 디텍션 및 속도 측정 기능을 통해 카메라 기반 비디오 분석 기능을 강력하게 보완합니다.

LiDAR 원격 감지 기술

AXIS Q1686-DLE mounted on top of a highway to monitor traffic and hazardous vehicles during nighttime.

LiDAR 센서는 레이저 펄스를 사용하여 거리를 측정하고 주변 환경의 3차원 표현을 생성합니다.

LiDAR는 펄스가 되돌아오는 데 걸리는 시간을 계산하여 객체의 모양과 위치를 포함한 정밀한 공간 데이터를 생성합니다.

따라서 정확한 깊이와 공간 인식이 중요한 경우에 특히 유용합니다. 예로는 교통 시스템, 산업 자동화, 그리고 첨단 모니터링이 있습니다. LiDAR는 카메라 기반 비디오 분석 기능과 결합하여 감지 정확도를 향상시키고 장면을 더욱 완전하게 파악할 수 있게 해 줍니다.

객체 감지 및 비디오 분석으로 가능한 기능

비디오 분석 솔루션은 단순히 모니터링하는 데 그치지 않습니다. 사전 정의된 룰 기반 조치를 트리거할 수도 있습니다. 실제로는 다음과 같은 의미입니다.

더 빠른 대응 및 향상된 상황 인식

이 시스템은 지속적인 스크린 모니터링 없이도 작업자에게 알림을 보낼 수 있습니다. 예를 들어, 사람이 제한 구역에 들어가거나 대기열이 정의된 임계값을 초과하거나 차량이 정의된 라인을 넘어서는 경우. 관련된 일이 발생하면 이벤트가 생성되므로 팀이 중요한 것에 집중할 수 있습니다.

오경보 감소

객체 감지 기술은 관련 이벤트와 배경 활동을 구분하여 불필요한 알림을 감소시킵니다. 이를 통해 워크플로에 더욱 집중할 수 있습니다. 또한 작업자는 노이즈 필터링에 소요되는 시간을 줄이고 중요한 사항에 대응하는 데 더 많은 시간을 할애할 수 있습니다.

더 빠른 검색 및 조사

조사관은 몇 시간 분량의 영상을 수동으로 검토하는 대신 객체 클래스, 객체 유형, 속성 및 시간, 위치 또는 이동 방향과 같은 기타 매개변수로 검색할 수 있습니다. 이를 통해 몇 시간이 아닌 몇 초 만에 필요한 것을 찾을 수 있습니다.

향상된 보안, 안전 및 운영 효율성

객체 분석은 다양한 시나리오를 지원하여 조직이 프로세스를 자동화하고 위험을 줄이며 더 나은 결정을 내릴 수 있도록 지원합니다. 경계구역 보호 및 접근 제어부터 점유 모니터링, 계수 및 워크플로 최적화까지.

객체 감지 솔루션 살펴보기

AXIS Object Analytics

에지, 즉 호환되는 Axis 기기에서 바로 객체를 감지, 분류, 추적 및 계수하는 AI 기반 다목적 비디오 분석. 감지 시나리오를 구성하고, 실시간 경보를 설정하고, 구조화된 인사이트에 접근하십시오.

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A black car exiting a dark parking garage.

AXIS License Plate Verifier

AXIS License Plate Verifier는 중간 및 고속 주행 환경에서 번호판을 식별합니다. 교통 관리, 접근 제어, 주차 및 차량 검색을 지원합니다. 또한 차량 유형, 색상, 제조사 및 모델을 인식하여 보다 정확한 식별이 가능합니다.

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A woman captured on camera with AXIS Analytics walking in a airport with her luggage in hand.

AXIS Scene Intelligence

Axis Scene Intelligence는 AI 기반 분석과 고급 이미징을 결합하여 카메라를 지능형 도구로 전환하고, 액션 자동화, 빠른 검색 지원 및 운영 요구 사항에 맞는 인사이트를 제공합니다.

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세그먼트 간 객체 감지

비디오 분석 및 객체 감지 기능은 다양한 산업에 가치를 제공합니다. 일부 사례는 다음과 같습니다.

AXIS P1518-LE mounted high in a traffic area in the city during dusk.

스마트한 도시와 교통 관리

교통은 자체적으로 관리되지 않지만, 비디오 분석 기능을 이용하면 그 흐름을 최적화할 수 있습니다. 차량을 감지하고 분류하며, 보행자를 모니터링하고 혼잡 패턴을 식별함으로써 도시는 중요한 인사이트를 얻을 수 있습니다. 이 데이터를 통해 동적 신호 제어, 신속한 사고 대응 및 더욱 스마트한 장기 네트워크 인프라 계획이 가능합니다.

A female customer scanning her goods in the self-checkout. A staff member is in the background of the grocery store.

매장 성능 및 최적화

고객이 매장에서 어떻게 이동하는지 파악하는 것이 고객 경험 개선의 첫 단계입니다. 분석 기능은 방문자를 계수하고, 흐름을 분석하며, 대기열 길이를 모니터링하여 리테일러에게 레이아웃, 인원 배치 및 운영 최적화를 위한 데이터를 제공하여, 문제가 발생하기 전에 동향을 파악할 수 있게 해줍니다.

AXIS Q3546-LVE with a weathershield mounted on a pole inside a fenced area.

경계구역 보안

공항, 산업 현장 및 데이터 센터에서는 중요한 것을 놓칠 여유가 없습니다. 비디오 분석 기능은 객체를 감지 및 분류하고, 정의된 영역 전반의 움직임을 추적하며, 주의가 필요한 이벤트를 표시하므로, 운영자가 노이즈가 아닌 실제 위협에 집중할 수 있습니다.

Close up of a worker holding a tablet in an assembly line.

제조 및 생산

가동 중단은 큰 비용을 초래합니다. 비디오 분석 기능은 생산을 모니터링하고, 이상을 감지하며, 라인 정지, 잘못 배치된 객체 또는 제한 구역에 안전하지 않은 출입을 식별함으로써 안전을 지원합니다. 에지 기반 처리는 문제가 확산되기 전, 발생 즉시 이를 감지하여 표시합니다.

구현 시 고려 사항

우수한 비디오 분석은 우수한 배치에서 시작됩니다. 처음부터 이러한 요소를 올바르게 활용하면, 시스템이 지금 신뢰할 수 있는 결과를 제공하고 앞으로의 요구사항에 맞게 확장될 수 있습니다.

에지, 서버, 클라우드 또는 하이브리드 - 데이터를 어디에서 처리해야 합니까?

AXIS Q6325-LE PTZ Camera mounted in a city square. Big building to the left and open area to the right.

분석이 어디에서 실행되는지는 시스템의 응답 속도, 대역폭 사용량, 확장성 등 모든 요소에 영향을 미칩니다. 대부분의 배치 환경에서는 여러 접근 방식이 결합됩니다.

에지 기반 비디오 분석은 카메라 또는 장치에서 바로 실행되는 기능으로, 캡처 지점에서 데이터를 처리합니다. 이를 통해 실시간 감지와 대응이 가능하고, 대역폭과 저장 요구 사항이 줄어들 뿐만 아니라, 데이터 프라이버시가 강화되고, 확장 가능하고 회복력 있는 시스템 설계도 지원할 수 있습니다.
온프레미스 서버 기반 비디오 분석은 여러 카메라 및 센서의 데이터를 중앙에서 처리하여 시스템 전반의 조정 및 분석을 지원합니다. 따라서 대규모 배치 또는 장치 간 인사이트와 보다 계산 중심 처리가 필요한 시나리오에 적합합니다.

클라우드 기반 비디오 분석은 유연성과 확장성을 제공하여, 현장 전반에 걸쳐 시스템을 손쉽게 확장하고 데이터에 접근할 수 있도록 지원합니다. 이 기술은 일반적으로 특히 실시간 또는 데이터 집약적인 사용 사례의 경우 안정적인 연결성과 충분한 대역폭을 필요로 합니다. 클라우드에서 대량의 데이터를 전부 처리하면 대역폭 및 저장 비용도 증가할 수 있습니다.

실무에서는 하이브리드 아키텍처가 종종 선호되는 접근 방식입니다. 에지 분석은 기기에서 바로 실시간 감지 및 대응을 가능하게 하며, 서버 또는 클라우드 솔루션은 현장 전반에서 더욱 고도화된 비디오 분석을 지원합니다. 이를 함께 사용하면 성능, 비용 및 운영 요구사항의 균형을 맞춘 확장 가능하고 유연한 아키텍처를 구현할 수 있습니다.

환경 조건 및 정확도

가장 고도화된 AI 비디오 분석도 올바른 기반에 의존합니다. 성능은 센서 품질, 이미지 기술, 시스템 온 칩(SoC), 장치 배치 및 구성 등 전체 솔루션에 의해 결정됩니다.

처음부터 이러한 기본 요소를 갖추면 시스템이 혼잡한 장면, 진동 및 각도, 스케일, 부분 가시성의 변화와 같은 어려운 조건도 보다 안정적으로 처리할 수 있습니다.

까다로운 환경에서는 레이더 또는 LiDAR와 같은 추가 센서가 카메라 기반 비디오 분석 기능을 보완하여 필요한 경우 견고성을 한층 더 높일 수 있습니다.

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메타데이터와 시스템 통합

객체 감지 기능은 데이터를 기반으로 조치를 취하는 시스템과 연결될 때 그 가치를 온전히 발휘합니다. 개방형 표준 및 구조화된 장면 메타데이터는 접근 제어, 알람 시스템 및 비즈니스 인텔리전스 도구와의 통합을 용이하게 합니다. 이를 통해 감지 기능이 적절한 대응을 자동으로 트리거할 수 있습니다.

개인정보 보호와 책임 있는 사용

비디오 및 오디오 데이터를 처리하는 비디오 분석은 잠재적으로 개인정보를 처리할 수 있으므로 그에 따른 책임이 수반됩니다. 에지 프로세싱은 불필요한 개인정보 전송을 제한하는 데 도움이 되며, 프라이버시 마스킹(특정 영역 감시 차단)은 현지 규정 준수를 지원합니다. 목표는 항상 인간의 의사 결정을 지원하는 것이지 이를 대체하는 것이 아닙니다.

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확장성 및 장기적 유연성

요구 사항이 변함에 따라 비디오 분석 솔루션도 이에 적응할 준비가 되어 있어야 합니다. 확장 가능한 아키텍처, 유연한 배치 옵션 및 향후 소프트웨어 업데이트 지원을 통해 투자를 보호하고 운영 규모가 커짐에 따라 확장이 간편해집니다.

객체 감지 및 지능적인 비디오 분석 분야의 향후 동향

AI, 연결성 및 에지 컴퓨팅은 비디오 분석 기술을 단순히 감지를 넘어 파악하고 예측하며 통합하고 적응하는 시스템으로 발전시키고 있습니다. 앞으로의 방향은 다음과 같습니다.

예측 가능한 비디오 분석
집계된 메타데이터는 시간이 지남에 따라 패턴을 식별하고 이상 징후를 조기에 감지하며 위험이 확대되기 전에 이를 표시하는 데 사용될 수 있습니다. 그리고 이제는 이벤트에 반응하는 방식에서 선제적으로 대응하는 방식으로 변화하고 있습니다.

더 효율적인 처리
컴퓨팅 파워, 특수 하드웨어 및 모델 최적화의 발전으로 인해 이제 다양한 장치에서 정교한 비디오 분석 기능을 실행할 수 있습니다. 이로 인해 지능형 모니터링은 자원이 풍부한 대규모 배치 환경뿐만 아니라 더 다양한 환경에서 이용할 수 있게 되었습니다.

IoT 시스템과의 통합
분석 기술은 카메라, 환경 센서 및 음향 센서 등 여러 데이터 소스와 센서 전반에 걸쳐 점점 더 통합되고 있습니다. 이러한 소스들을 상호 연계하면 더 폭넓은 상황 인식이 가능해지고, 더 많은 정보를 바탕으로 보다 신속하게 대응할 수 있습니다.

개인정보 보호 및 책임 있는 사용
기능이 확장됨에 따라 책임 있는 배치가 점점 더 중요해지고 있습니다. 앞으로의 시스템은 익명화, 메타데이터 기반 워크플로 및 제한적인 데이터 공유 등 개인정보 보호 중심 설계 원칙에 기반하게 될 것입니다. 에지에서 데이터를 처리하면 민감한 개인 정보에 대한 노출을 줄이고 규제 준수를 지원하는 데도 도움이 될 수 있습니다.

AV1 및 효율적인 비디오 스트리밍
AV1과 같은 최신 비디오 인코딩 표준은 높은 이미지 품질 유지와 동시에 대역폭 및 저장 요구 사항을 크게 줄여 줍니다. 이를 통해 보다 효율적인 비디오 전송 및 저장이 가능하며 네트워크 인프라 비용을 늘리지 않고도 현장 및 시스템 전반에 걸쳐 비디오 분석을 확장할 수 있습니다.