Python으로 영상에서 이벤트 감지(Event Detection) – CCTV 응용

 

현대 보안 시스템에서 가장 중요한 기술 중 하나가 바로 **이벤트 감지(Event Detection)**이다. 단순히 움직임(Motion)만 감지하는 수준을 넘어, ‘중요한 사건’을 자동으로 필터링해 경보를 울리고 기록을 남기는 기능은 CCTV 운영의 핵심 요소가 되었다. Python 기반 영상 처리 기술은 이러한 이벤트 감지 시스템을 저비용으로 구축할 수 있는 훌륭한 선택지이며, 실제 산업 현장에서도 활발히 활용되고 있다.
본 글에서는 Python으로 구현하는 이벤트 감지의 핵심 개념과 실전 알고리즘, 그리고 실제 프로젝트 경험에서 얻은 깊이 있는 분석을 공유한다.

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이벤트 감지(Event Detection)의 기본 개념

이벤트 감지란 영상 흐름에서 특정 행동, 변화, 객체 등장 등을 자동으로 파악하여 의미 있는 신호로 분류하는 기술을 말한다. CCTV에서는 다음과 같은 이벤트가 주요 감지 대상이다.

• 침입(Unauthorized entry)
• 특정 객체 등장(예: 사람, 차량, 가방)
• 지정 영역 이탈(Area Breach)
• 갑작스러운 움직임 증가
• 넘어짐(Fall Detection)
• 물체 방치(Left Object Detection)

단순 모션 감지가 아닌, “사건(Event)”을 분류하기 위해서는 객체 검출(Object Detection), 추적(Tracking), 움직임 패턴 분석(Motion Pattern), 영역 규칙 정의(ROI Rule) 등 여러 기술이 유기적으로 조합되어야 한다.

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Python 기반 CCTV 이벤트 감지의 전체 흐름

내가 기존 보안 시스템 자동화 프로젝트에서 직접 구현했던 내용까지 포함해, CCTV 이벤트 감지 시스템의 전체 구성은 다음과 같은 단계로 요약할 수 있다.

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# 1. 프레임 수집 및 전처리

OpenCV의 VideoCapture를 통해 실시간 스트림 또는 녹화 파일을 가져온다.
CCTV 영상은 대부분 조명 변화, 노이즈, 왜곡이 존재하기 때문에 다음과 같은 전처리 작업이 중요했다.

• Gaussian Blur로 노이즈 제거
• 밝기·대비 보정
• 관심 영역(ROI) 설정
• 그림자 제거(Shadow Removal)

특히 야간 CCTV는 노이즈가 많아, 배경제거 모델보다 객체 검출 모델을 사용하는 게 훨씬 안정적이었다는 점이 실전적 경험이다.

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# 2. 객체 검출(Object Detection) 단계

이벤트 감지의 중심은 결국 무엇이 등장했는가를 알아내는 것이다.
Python에서는 다음 모델들이 일반적으로 사용된다.

• YOLOv8
• MobileNet-SSD
• EfficientDet
• OpenCV DNN 백엔드 모델

CCTV 환경에서는 가벼운 모델 + 높은 FPS가 중요하므로, YOLO-Nano 계열이나 MobileNet 기반 모델이 가장 효율적이었다.

✔ 실전 팁

CCTV는 고정된 카메라로 촬영되기 때문에,
특정 구역에 등장한 객체만 분석하면 불필요한 연산을 줄일 수 있다.

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# 3. 객체 추적(Object Tracking)

객체가 지속적으로 어떤 행동을 하는지를 파악하기 위해 추적 알고리즘이 필요하다.
추적이 중요한 이유는 이벤트는 대부분 “행동의 연속성”에서 발생하기 때문이다.

대표적인 추적 알고리즘:

• SORT
• DeepSORT
• CSRT
• KCF

특히 DeepSORT는 객체의 특징을 분석해 ID를 안정적으로 유지하기 때문에, 침입 탐지나 영역 이탈 탐지에서 매우 높은 정확도를 보였다.
내 경험상, 단순 SORT는 빠르지만 ID 스위칭이 자주 발생해 정확한 이벤트 감지에는 한계가 있었다.

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# 4. 이벤트 정의 및 규칙 기반 분석

이벤트 감지 시스템의 핵심은 “무엇을 이벤트로 볼 것인가”를 수학적·논리적으로 정의하는 것이다.

CCTV에서 자주 쓰는 규칙:

✔ 1) 특정 영역 침입(Intrusion Detection)

ROI 내부에 사람 또는 차량 클래스가 일정 프레임 이상 머물면 이벤트 발생.

✔ 2) 금지 구역 접근(Line Crossing Detection)

가상의 선(Line)을 넘는 객체를 감지하는 방식.
YOLO + DeepSORT 조합으로 안정적인 라인 크로싱 검출이 가능했다.

✔ 3) 무단 방치(Left Object Detection)

객체가 등장한 후 일정 시간 동안 움직이지 않는다면 방치된 물체로 분류한다.
예를 들어 공공장소 가방 방치 분석에 활용된다.

✔ 4) 넘어짐 이벤트(Fall Detection)

특정 프레임에서 인간의 BBox 비율이 급격히 변하거나 갑작스러운 다운워드 모션이 발생할 때 이벤트로 처리.
단순 BBox 비율뿐 아니라 모션의 방향성을 반드시 고려해야 오탐이 줄었다.

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나만의 경험: 실제 CCTV 이벤트 감지에서 마주한 문제와 해결 전략

여러 프로젝트에서 CCTV 영상 기반 이벤트 감지를 구축하면서 다음과 같은 문제들을 직접 경험했다. 이 경험을 바탕으로 얻은 해결 전략은 영상 인식 시스템을 개발하는 이들에게 실질적인 도움이 될 것이다.

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# 1) “조명 변화”가 이벤트로 오탐지되는 문제

특히 해 질 무렵 또는 야외 CCTV에서 조도가 급격히 변하면 Optical Flow가 매우 높게 측정된다.
초기에 이 값만 기준으로 이벤트를 분류했을 때 모든 장면이 이벤트로 표시되는 심각한 문제가 있었다.

해결 전략

• Background Subtraction 대신 YOLO 객체 검출을 기반으로 이벤트 판단
• Edge 기반 모션 감지 병행
• 밝기 변화 계수를 Feature에서 제외

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# 2) 객체의 ID 스위칭으로 인한 잘못된 행동 인식

DeepSORT를 적용하기 전, SORT만 사용했을 때는
“같은 사람이 A → B로 이동했음에도 서로 다른 객체로 인식되는 문제”가 자주 발생했다.

해결 전략

• DeepSORT 적용으로 ReID(객체 재식별) 강화
• IOU(교차 비율) 기반로 ID 보정 로직 추가
• 움직임의 방향성을 활용하여 동일 객체 판별

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# 3) 라인 크로싱 감지에서의 오탐 문제

사람이 경계선에 근접만 해도 이벤트로 잘못 인식되는 문제가 있었다.

해결 전략

• 라인 크로싱을 “중심점이 선을 통과한 프레임 수”로 계산
• BBox 중심점 이동 속도까지 고려
• 장면 내 원근 보정(Perspective Transform) 적용

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# 4) 방치 물체 감지가 지나치게 민감한 문제

초기 구현에서는 작은 그림자나 바람에 움직이는 비닐봉지까지 “방치 물체”로 판정되었다.

해결 전략

• 5초 이상의 지속적 정지 + 객체 크기 threshold 설정
• 객체 종류 필터링(사람·가방·박스 등 유의미 객체만 추적)
• BBox 변화(크기/위치) 최소 기준 설정

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Python 기반 이벤트 감지의 미래: AI 기반 행동 분석으로의 확장

이벤트 감지 기술은 이제 단순한 모션 기반 감지를 넘어
딥러닝 기반 행동 인식(Action Recognition) 으로 확장되고 있다.

최근에는 다음과 같은 기술도 활발히 적용되는 추세다.

• 3D CNN 기반 행동 분석
• Skeleton Pose 기반 Event Detection
• Transformers 기반 장기 영상 분석
• Unsupervised 이벤트 분류
• CCTV 이상행동 Detection 모델(Anomaly Detection)

특히 Pose Estimation 기반 넘어짐 감지는 전통적 BBox 기반 방식보다 훨씬 정확했으며, 실제 안전관리 시스템에서도 적용 사례가 빠르게 증가하고 있다.

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결론: 이벤트 감지는 기술의 조합뿐 아니라 "현장 경험"이 매우 중요하다

Python 기반 CCTV 이벤트 감지는 OpenCV, YOLO, DeepSORT만으로도 충분히 구축 가능하지만,
실전에서는 조명 변화, 카메라 흔들림, 원근 왜곡 등 “현장의 변수”에 대한 이해가 성능을 좌우한다.

따라서 좋은 이벤트 감지 시스템의 핵심은:

• 객체 검출 정확도
• 추적 안정성
• 현장 조건 반영한 규칙 기반 분석
• 딥러닝 기반 행동 이해

이 네 가지가 균형 있게 구성되어야 한다.