검출 모델 선택
- 세대별 · 크기별 20종 이상 모델 전환
- 변환 기반 검출 모델 병행 지원
- GPU 자동 감지 및 메모리 정보 표시
- 모델별 속도 · 정확도 비교 실행
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카메라가 본 것을,
비전 AI 센서 메시징 시스템
카메라가 본 것을,
다른 차량이 읽을 수 있는 메시지로
영상에서 객체를 검출·추적하는 데서 끝나지 않습니다. 화면 좌표를 실제 위경도로 환산하고, 속도와 진행 방향을 추정해 표준 센서 데이터 공유 메시지로 만들어 노변장치로 내보냅니다. 인지 결과가 곧 통신 메시지가 되는 지점을 연결한 시스템입니다.
- 검출 모델 20종 이상 선택
- 다중 객체 추적
- 픽셀 → 위경도 환산
- 이상 상황 자동 판정
- 표준 메시지 실시간 송출
검출 모델
v26 · Medium
GPU 가속 · 8 GB VRAM
처리 속도
28.4 fps
추적 객체
14 개
차량 11 · 이륜 2 · 보행자 1
메시지 송출
58,190
10 Hz · 전송 오류 0
최근 이상 상황
역주행17:22:31 · 객체 #15 · 신뢰도 60%
정지 차량17:22:34 · 객체 #13 · 20프레임 이상
보행자 진입17:22:41 · 객체 #48 · 차로 내부
객체 종류별 검출 비율 — 최근 5분
- 차량
- 대형차
- 이륜
- 자전거
- 보행자
※ 화면은 실제 구동 화면을 재구성한 예시이며, 표시된 수치는 샘플 데이터입니다.
01 — HOW IT WORKS
영상 한 프레임이 메시지 한 건이 되기까지
검출 결과를 그대로 보내면 아무 의미가 없습니다. 좌표계를 맞추고 상태를 추정해야 통신 메시지가 됩니다.
-
STEP 01
영상 입력
영상 파일 또는 실시간 스트림을 받습니다. 파일은 화면에 끌어다 놓는 것만으로 열립니다.
-
STEP 02
검출 · 추적
선택한 모델로 객체를 검출하고, 추적기가 프레임 사이의 동일 객체에 같은 식별자를 유지합니다.
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STEP 03
위치 · 속도 추정
화면 픽셀을 기준점과 축척으로 위경도로 환산하고, 궤적 이력으로 속도와 진행 방향을 계산합니다.
-
STEP 04
이상 상황 판정
차로 경계선과 궤적 방향을 대조해 역주행을, 정지 지속 프레임 수로 정지 차량을 판정합니다. 반복 경보는 억제합니다.
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STEP 05
메시지 생성
객체 목록은 센서 데이터 공유 메시지로, 이상 상황은 노변 경보 메시지로 구성합니다. 필드명은 표준 규약을 따릅니다.
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STEP 06
전송 · 기록
노변장치로 실시간 전송하고, 동시에 객체 로그 · 이벤트 로그 · 화면 녹화를 남깁니다.
02 — FEATURES
인지 · 판정 · 메시징 · 기록을 한 프로그램에서
다중 객체 추적
- 프레임 간 동일 객체 식별자 유지
- 가림 · 재등장 상황에서의 추적 유지
- 추적 파라미터(임계값 · 버퍼) 조정
- 프레임 건너뛰기 시 시간 보정 적용
위치 · 속도 추정
- 기준 좌표와 축척으로 픽셀 → 위경도 환산
- 장 · 단 윈도우 분리로 속도와 방향 각각 안정화
- 미세 흔들림 제거 임계값 적용
- 객체 크기(폭 · 길이 · 높이) 추정치 산출
이상 상황 검출
- 역주행 — 차로 경계 기준 진행 방향 판정
- 정지 차량 — 주행 이력이 있는 객체만 대상
- 보행자 · 이륜 차로 진입
- 전도 물체 · 과속 판정 및 경보 중복 억제
표준 메시지 생성
- 객체별 센서 데이터 공유 메시지 구성
- 이상 상황별 노변 경보 메시지 코드 매핑
- 노변장치 주소 · 포트 · 전송 주기 설정
- JSON · 인코딩 바이너리 두 가지 형식
화면 · 기록
- 검출 박스 · 차로 경계 · 경보 오버레이
- 객체 표와 이벤트 표 분리 표시
- 객체 로그 · 이벤트 로그 CSV 저장
- 설정 프로파일 저장 및 화면 테마 선택
03 — SCREENS
영상 · 객체 · 이벤트 · 송출
영상 위 오버레이만으로는 부족합니다. 어떤 값이 메시지로 나갔는지 표로 확인할 수 있어야 합니다.
객체 목록
메시지에 실제로 실린 값이 그대로 표에 나타납니다.
| ID | 종류 | 신뢰도 | 속도 | 방위 |
|---|---|---|---|---|
| 1845 | 승용차 | 55 % | 42.1 km/h | 271° |
| 1817 | 승용차 | 40 % | 0.0 km/h | 271° |
| 1802 | 화물차 | 61 % | 38.6 km/h | 92° |
| 1791 | 이륜차 | 47 % | 12.4 km/h | 88° |
이벤트 로그
판정된 이상 상황이 종류별 색으로 쌓입니다. 같은 객체의 반복 경보는 억제됩니다.
17:22:31.421 WRONG WAY #15 Car conf 60% └ 진행 방향이 차로 기준과 반대 17:22:31.736 VEHICLE STOPPED #13 Car 0 km/h └ 20프레임 이상 정지 (주행 이력 있음) 17:22:41.093 VRU IN ROAD #48 Person └ 차로 내부 진입 감지
메시지 송출 설정
노변장치 주소와 포트, 메시지 종류별 사용 여부를 지정합니다.
전송 설정
노변장치 주소192.168.10.20
센서 데이터 공유 메시지사용 · 20001
노변 경보 메시지사용 · 20002
전송 형식JSON
송출 주기10 Hz (100 ms)
기준 좌표 · 차로 설정
화면 위에 차로 경계를 찍고, 기준 좌표와 축척을 입력하면 좌표 환산이 맞춰집니다.
좌표 · 경계
기준 좌표37.243141, 126.774138
축척0.045 m / px
차로 경계선6점 설정
역주행 판정활성
정지 판정 임계20프레임 · 15 km/h 이력
04 — ARCHITECTURE
노변 장비 한 대에서 검출부터 송출까지
별도 서버로 영상을 올리지 않습니다. 현장 장비에서 처리하고, 나가는 것은 메시지뿐입니다.
- 언어Python 3.9+
- 화면PyQt5 (다중 스레드 처리)
- 검출세대별 검출 모델 · 변환 기반 모델
- 추적다중 객체 추적기 (외형 · 움직임 결합)
- 가속CUDA 자동 감지 · CPU 폴백
- 좌표 변환기준 좌표 + 축척 기반 위경도 환산
- 메시지센서 데이터 공유 · 노변 경보 (표준 필드)
- 전송 · 기록UDP 송출 · CSV 로그 · 화면 녹화
모델을 바꿔 가며 비교할 수 있어야 합니다
현장 조건에 따라 적합한 모델은 달라집니다. 그래서 검출 모델을 실행 중에 전환할 수 있게 만들고, 같은 영상에 대해 속도와 검출 결과를 비교하도록 했습니다. 야간 · 우천 영상에서 모델 선택이 결과를 크게 바꾸기 때문입니다.
객체 분류 체계, 이벤트 판정 기준, 메시지 필드 매핑은 운영 규격에 맞춰 조정합니다. 메시지를 표준 인코딩 바이너리로 내보내는 구성과, 관제 시스템으로 직접 연동하는 구성 모두 가능합니다.
05 — USE CASES
카메라가 이미 설치된 곳에 인지 기능을 더합니다
교차로 카메라의 관측 결과를 주변 차량이 받을 수 있는 메시지로 바꿔 전달합니다.
역주행 · 정지 차량 · 보행자 진입을 자동 판정해 관제에 즉시 알립니다.
실도로 영상에서 메시지와 로그를 생성해 수신 측 시험 입력으로 활용합니다.
동일 영상에 여러 모델을 적용해 검출률과 처리 속도를 같은 기준으로 비교합니다.