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비디오 스트림에서 동작 인식(Activity Recognition) – Python 적용 사례 비디오 기반 동작 인식(Activity Recognition)은 컴퓨터 비전 분야에서 가장 빠르게 성장하고 있는 영역 중 하나다. 특히 보안 감시, 스포츠 분석, 자율주행, 스마트 홈, 헬스케어 등 다양한 산업에서 실제로 활용되면서 Python 기반의 동작 인식 기술은 개발자들에게 매우 중요한 역량으로 자리 잡았다. 필자는 여러 실제 프로젝트에서 사람의 동작을 자동 분석하는 시스템을 구축해 본 경험이 있어, 단순한 코드 튜토리얼을 넘어 실무에서 느꼈던 구현적 관점까지 담아 보다 깊이 있는 내용을 제공하고자 한다.H2. 동작 인식(Activity Recognition)의 핵심 개념과 필요성동작 인식은 비디오 속 연속된 프레임에서 사람의 움직임 패턴을 분석하여 특정 행동을 분류하는 기술이다. 인간의 시각 지.. 더보기
Python으로 영상에서 객체 탈락(Object Occlusion) 대응 알고리즘 구현 실전 프로젝트 경험 기반 고급 컴퓨터 비전 전략객체 추적(Object Tracking) 시스템을 구축할 때 가장 까다로운 문제 중 하나는 바로 객체 탈락(Object Occlusion) 이다. 객체가 다른 대상 뒤로 가려지거나, 화면 밖으로 잠깐 벗어나거나, 조명이 변해 일시적으로 감지되지 않는 상황은 흔하게 발생한다. 특히 실제 산업 현장에서 나는 이 문제 때문에 추적 시스템의 안정성이 크게 흔들리는 경험을 여러 번 겪었다.이번 글에서는 Python을 활용해 객체 탈락을 정확하게 탐지하고 대응하는 알고리즘을 구축하는 방법을 소개한다. 단순히 “칼만 필터를 쓰면 된다” 같은 수준이 아니라, 내가 프로젝트(물류 CCTV, 대형 쇼핑몰 방문객 분석, 공장 생산 라인 감시 등)를 수행하면서 축적한 실제 해결 .. 더보기
Python으로 실시간 비디오 흐름에서 객체 궤적 시각화(Tracking Trajectory Visualization) 완벽 가이드 실시간 비디오 분석 기술이 발전하면서 “객체가 어디에 있었고 어디로 이동했는가?”를 시각적으로 표현하는 객체 궤적(Tracking Trajectory) 기능은 다양한 산업에서 핵심 요소로 자리 잡고 있다. 특히 보안 시스템, 스포츠 경기 분석, 군사 감시, 로봇 SLAM, 자율주행 같은 분야에서 객체의 궤적은 단순한 Tracking보다 훨씬 더 중요한 의미를 가진다.이번 글에서는 Python을 기반으로 실시간 영상에서 객체의 궤적을 정확하고 자연스럽게 시각화하는 방법을 설명한다. 그리고 내가 실제 프로젝트를 진행하면서 경험한 문제점과 해결 방식까지 녹여낸 독창적인 콘텐츠로 구성했다. 단순히 코드를 설명하는 방식이 아니라, 궤적 시각화에서 왜 흔히 문제가 생기고 어떻게 개선했는지를 중심으로 깊이 있는 내용.. 더보기
Python으로 영상 내 객체의 속도 측정(Motion Velocity Estimation) 완전 정복 영상 기반 객체 분석 분야에서 가장 자주 요구되는 기능 중 하나가 바로 **속도 측정(Motion Velocity Estimation)**이다. 단순히 객체의 위치만 파악하는 것이 아니라, 특정 프레임 간 얼마나 이동했는지를 계산해 실제 속도를 구하는 과정은 보안, 스포츠 분석, 스마트 교통, 로봇 제어 등 다양한 산업에서 적극 활용된다. 이번 글에서는 Python을 기반으로 객체의 속도를 정밀하게 계산하는 방법, 실제 프로젝트에서 부딪힌 난제, 속도 계산의 정확도를 높이는 실전 노하우를 중심으로 깊이 있게 다뤄본다.단순한 계산 방식 설명이 아니라, 다양한 환경에서 실험하며 얻은 경험을 바탕으로 한 독창적인 관점과 실무적 팁을 제공하는 것이 이 글의 핵심이다.1. 객체 속도 측정(Motion Veloci.. 더보기
Python에서 객체 인식 후 자동 트래킹 및 경로 예측(Predictive Tracking) 기술 완전 이해하기 Python 기반 인공지능 기술은 최근 영상 분석, 로봇 자동화, 스마트 보안, 자율주행 등 다양한 분야에서 핵심 역할을 하고 있다. 그중에서도 객체 인식(Object Detection) 후 자동 트래킹(Tracking), 그리고 미래 이동 위치를 예측하는 경로 예측(Predictive Tracking) 기술은 실무에서 가장 높은 활용도를 가진 기술 중 하나다. 특히, 객체가 카메라 화면 안에서 계속 움직이고 가려지거나 사라질 수도 있는 상황에서 이 기술은 매우 강력한 도구가 된다.이 글에서는 단순 이론이 아닌, 실제 개발 과정에서 얻은 경험과 Python 기반 프로젝트에서 자주 등장하는 핵심 로직을 중심으로 설명한다. 온라인에서 흔히 볼 수 있는 단순 코드 예제가 아니라, 현장에서 마주하는 현실적 문제.. 더보기
Python으로 영상에서 객체 간 충돌 감지(Collision Detection) 구현 충돌 감지(Collision Detection)는 게임 엔진이나 로봇 제어, 산업 자동화에서 널리 사용되는 기술이지만, 최근에는 컴퓨터 비전 기반 영상 처리에서도 중요하게 다뤄지고 있다. 객체들이 서로 가까워지거나 실제로 접촉할 때 이를 자동으로 감지하는 기능은 자율주행 차량, 작업자 안전 시스템, CCTV 분석, 스포츠 경기 분석 등 다양한 분야에서 활용된다. 본 글에서는 Python과 OpenCV 기반으로 충돌 감지 개념을 심층적으로 다루고, 실무 프로젝트에서 겪은 실제 문제 해결 경험을 중심으로 독창적인 시각으로 설명한다.객체 간 충돌 감지의 핵심 개념영상에서 충돌을 감지한다는 것은 결국 “두 객체의 경계가 겹치는 시점을 수학적으로 판단하는 과정”이다. 여기에는 여러 방식이 있으며 상황에 따라 적합.. 더보기
Python으로 컬러 기반 객체 추적(Color Based Object Tracking) 튜토리얼 컬러(Color)는 가장 오래되었지만 지금도 강력한 객체 추적 요소 중 하나다. 특히 특정 대상이 일정한 색상을 유지하는 상황이라면 복잡한 딥러닝 모델 없이도 Python만으로 가볍고 빠른 객체 추적 시스템을 구축할 수 있다. 본 글에서는 색상 기반 객체 추적의 개념부터 Python 실습 흐름, 그리고 내가 실제 프로젝트에서 경험했던 최적화 팁까지 포함해 깊이 있게 설명한다.컬러 기반 객체 추적의 개념 이해비전(Computer Vision) 기술에서 “색상 정보는 안정적인 시그널”로 평가된다. 이는 객체의 모양, 밝기, 그림자, 크기 등이 변해도 일정 수준의 색상 특성은 유지되기 때문이다.컬러 기반 추적은 다음과 같은 흐름으로 동작한다.특정 색상의 범위(Threshold)를 정의프레임에서 이 색상에 해당.. 더보기
Python에서 객체 추적(Object Tracking) – SORT/DeepSORT 알고리즘 실습 Python 기반 영상 분석에서 객체 탐지(Object Detection) 다음 단계는 바로 객체 추적(Object Tracking)이다. 특히 움직이는 사람이 많은 CCTV 영상, 도로 차량 분석, 스마트 스토어 고객 동선 분석 등에서 “어떤 객체가 어디로 이동하는지”를 파악하는 것은 비즈니스 데이터 분석에서 매우 중요하다. 본 글에서는 Python을 활용해 SORT와 DeepSORT 알고리즘으로 객체 추적을 구현하는 과정을 설명하며, 실제 프로젝트 경험을 바탕으로 얻은 실무적 인사이트도 함께 공유한다. 객체 추적(Object Tracking)의 핵심 개념객체 추적은 영상의 매 프레임마다 등장하는 객체를 식별하고, 같은 객체를 시간 축을 따라 이어 붙이는 기술이다.단순히 객체를 찾는 Detection과.. 더보기

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