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컴퓨터 비전 & AI/객체 인식과 추적

Thermal Object Detection: 야간 감시와 보안 솔루션 서론: 야간 감시 기술의 새로운 패러다임21세기 보안 환경에서 야간 감시와 보안은 단순한 선택이 아니라 필수가 되었습니다. 특히 어두운 환경에서의 감시 효율성을 높이기 위해 기존 CCTV 시스템에서 한계를 보완할 수 있는 기술로 열화상 객체 감지(Thermal Object Detection) 가 주목받고 있습니다. 이 기술은 적외선 센서를 활용해 물체의 열 신호를 탐지하고 분석하여, 빛이 거의 없는 환경에서도 안정적인 감시를 가능하게 합니다.Thermal Object Detection이란 무엇인가?Thermal Object Detection은 물체가 방출하는 적외선 신호를 기반으로 물체를 식별하는 기술입니다. 이는 가시광선에 의존하지 않기 때문에 낮과 밤, 혹은 연기나 안개와 같은 악조건에서도 효과적으로.. 더보기
Long-term Tracking: 사람과 차량의 장기 추적 시스템 설계 장기 추적 시스템의 필요성과 개념현대 사회에서 장기 추적(Long-term Tracking) 기술은 스마트 시티, 자율 주행, 보안 감시, 물류 관리 등 다양한 분야에서 핵심 역할을 합니다. 사람이나 차량을 장기간 안정적으로 추적하는 시스템은 단순한 객체 감지(Object Detection)를 넘어, 장시간 동안의 위치 및 상태를 실시간으로 파악할 수 있는 능력을 요구합니다. 이는 카메라 네트워크, 센서 융합, 그리고 고급 머신러닝 모델의 발전으로 가능해지고 있습니다.장기 추적은 단순히 한 개체를 짧은 시간 동안 식별하는 것과 달리, 다음과 같은 과제를 해결해야 합니다.Occlusion Handling: 대상이 잠시 시야에서 사라졌다가 다시 등장할 때 동일 객체로 인식.Identity Switch 최소화.. 더보기
Visual Object Tracking을 위한 Siamese 네트워크 적용 사례 Visual Object Tracking(VOT)이란?Visual Object Tracking(VOT)은 영상 혹은 연속된 이미지 프레임에서 목표 객체의 위치를 지속적으로 추적하는 기술입니다. 이는 자율 주행, 감시 시스템, 로봇 비전, 증강현실(AR) 등 다양한 분야에서 핵심 요소로 작용합니다. 객체 인식과 달리 VOT는 초기 프레임에서 대상 객체만 주어지고, 이후 프레임에서는 해당 객체를 계속 추적해야 하므로 더욱 높은 정밀도와 실시간 처리 능력이 요구됩니다.최근 VOT 분야에서 눈에 띄는 진전 중 하나는 Siamese 네트워크(Siamese Network) 기반의 모델 적용입니다. 이 구조는 비교 기반 학습(Comparative Learning)에 강점을 가지며, 영상 내에서 객체 간 유사도를 효과.. 더보기
Event Camera를 이용한 고속 움직임 객체 인식 연구 Event Camera란 무엇인가?Event Camera는 기존의 프레임 기반(Frame-based) 카메라와는 전혀 다른 방식으로 작동하는 센서 기술입니다. 일반적인 카메라는 초당 수십에서 수백 장의 프레임을 캡처하고 각 프레임을 픽셀 단위로 저장합니다. 반면, Event Camera는 각 픽셀 단위에서 밝기의 변화가 발생할 때만 이벤트(event)를 발생시키며, 시간적으로 연속적인 데이터를 제공합니다.이러한 구조 덕분에 Event Camera는 초고속, 고속도, 고대비 환경에서 뛰어난 성능을 발휘합니다. 빛의 변화에 매우 민감하게 반응하며, 움직임이 빠른 객체를 왜곡 없이 정확히 감지할 수 있습니다. 따라서 기존 카메라가 놓칠 수 있는 정보를 실시간으로 포착할 수 있습니다.고속 움직임 인식의 한계와 .. 더보기
Human‑Object Interaction Detection: 영상 속 행동 이해 HOI(사람-객체 상호작용) 인식이란?영상 인식 기술이 급속도로 발전하면서, 단순히 사람이나 사물을 탐지하는 수준에서 벗어나, **사람과 객체 간의 상호작용(Human-Object Interaction, HOI)**을 인식하는 기술이 주목받고 있습니다. 예를 들어, 사람이 책을 들고 있는지, 의자에 앉았는지, 컵을 마시는지 등을 행동 단위로 분석하는 기술이 바로 HOI Detection입니다.이 기술은 자율주행차, 로봇 비전, 감시 시스템, 증강현실(AR), 스포츠 분석 등 다양한 응용 분야에서 핵심적인 역할을 하고 있으며, 딥러닝 기술의 발전에 따라 그 정확도와 응용 범위가 빠르게 확장되고 있습니다.사람-객체 상호작용 인식의 필요성기존의 객체 탐지(Object Detection)나 사람 탐지(Pose .. 더보기
Pose Estimation: 운동선수 자세 분석을 위한 AI 구현법 운동과 인공지능의 만남, Pose Estimation이란?Pose Estimation(포즈 추정)은 인간의 신체에서 관절 포인트(Keypoints)를 추출해 2D 또는 3D로 자세를 인식하는 컴퓨터 비전 기술입니다. 이 기술은 스포츠, 재활, 피트니스 등 다양한 분야에서 활용되며 특히 운동선수의 자세를 정밀하게 분석하여 훈련의 효율을 높이고 부상을 예방하는 데 큰 역할을 하고 있습니다.카메라 영상 혹은 실시간 스트리밍을 통해 사람의 관절 위치를 인식하고 이를 구조적으로 연결함으로써 자세를 분석할 수 있습니다. 대표적인 기술로는 OpenPose, BlazePose, PoseNet 등이 있으며, 최근에는 딥러닝 기반의 모델이 정밀도와 처리 속도 측면에서 괄목할 성과를 보이고 있습니다.운동선수 자세 분석에 P.. 더보기
Multi‑Object Tracking (MOT) 최신 알고리즘 총정리 MOT란 무엇인가?MOT(Multi‑Object Tracking)는 영상 속 여러 개의 객체를 프레임 단위로 식별하고, 각 객체의 이동 경로를 시간에 따라 추적하는 컴퓨터 비전 기술입니다. 자율주행차, CCTV 기반 보안 시스템, 스포츠 분석, 군사 감시, 스마트 시티 등 다양한 분야에서 핵심적인 역할을 수행합니다.이 기술은 단일 객체를 추적하는 ‘Single Object Tracking(SOT)’보다 훨씬 더 복잡한 문제를 다룹니다. 왜냐하면 객체 간의 겹침(occlusion), 빠른 움직임, 객체의 출현 및 소멸, 유사한 외형 등이 존재하기 때문입니다.최근에는 딥러닝 기반의 기술 발전으로 MOT 알고리즘이 비약적으로 발전하고 있으며, 특히 MOTChallenge와 같은 벤치마크 데이터셋의 등장으로 연.. 더보기
Open-vocabulary Detection: 개방형 라벨 구조 구현 방법 개요: 객체 탐지의 한계를 넘어서다전통적인 객체 탐지(object detection)는 고정된 라벨 집합(closed vocabulary) 내에서만 동작합니다. 즉, 모델이 학습할 때 미리 정의된 클래스(예: 고양이, 자동차, 의자 등)만 인식할 수 있습니다. 하지만 실세계 환경은 예측 불가능한 대상, 변화하는 상황, 새로운 객체들이 끊임없이 등장하기 때문에, 고정된 라벨만으로는 유연한 탐지가 어렵습니다.이러한 한계를 극복하기 위해 제시된 것이 **Open-vocabulary Detection(개방형 라벨 탐지)**입니다. 이 기술은 모델이 학습에 사용되지 않은 새로운 객체 클래스를 텍스트 설명을 통해 인식하고 탐지할 수 있도록 하는 접근법입니다.Open-vocabulary Detection의 개념Ope.. 더보기

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