Ultralytics YOLO11을 사용한 영역 기반 객체 계수

객체 계수는 간단해 보일 수 있지만, 도로, 매장, 창고처럼 복잡한 장소에서는 금세 실제적인 과제가 될 수 있습니다. 수년 동안 객체 계수는 주로 수작업으로 이루어졌습니다. 차량 수를 세고, 매장에 드나드는 방문객 수를 추적하거나, 보안 목적으로 움직임을 모니터링하는 데 오랜 시간이 걸렸습니다. 그러나 이러한 접근 방식은 시간이 많이 들고 오류가 발생하기 쉬우며, 규모를 확장하기 어렵습니다.

이러한 상황에서 인공지능(AI), 특히 컴퓨터 비전이 활용됩니다. 컴퓨터 비전은 사람처럼 시각 데이터를 처리하는 AI의 하위 분야입니다. 주요 활용 분야 중 하나인 객체 계수는 특정 영역에서 객체를 자동으로 감지하고 추적하는 데 도움이 됩니다.

일반적으로 객체 계수는 단순히 품목의 총개수를 파악하는 데 그치며, 객체의 위치는 보여주지 않습니다. 영역 기반 계수 또는 계수 영역을 사용하면 이미지 내 특정 구역에 집중해 이 문제를 해결할 수 있습니다. 이를 통해 더욱 상세한 인사이트를 얻고 움직임을 더 의미 있게 추적할 수 있습니다.

Ultralytics YOLO11은 객체 탐지와 추적 등 다양한 컴퓨터 비전 작업을 지원하는 컴퓨터 비전 모델이며, 이를 영역 기반 객체 계수에 활용할 수 있습니다. 이 글에서는 Ultralytics YOLO11을 영역 내 객체 계수에 활용하는 방법과 실제 적용 사례 및 주요 이점을 살펴보겠습니다. 시작해 보겠습니다!

영역 내 객체 계수 개요#

이미지에서 객체를 감지하고 계수하는 것만으로는 파악할 수 있는 정보에 한계가 있습니다. 특히 한 프레임 안에 여러 구역으로 사람들이 몰릴 수 있는 공항이나 쇼핑몰에서는 객체의 정확한 위치와 특정 구역을 통과한 객체 수가 더 중요합니다.

Ultralytics YOLO11과 같은 컴퓨터 비전 모델은 이러한 컴퓨터 비전 애플리케이션에 쉽게 활용할 수 있습니다. 탑승 게이트나 대기 라운지와 같은 주요 위치에 구역을 지정하면 YOLO11을 사용해 해당 공간 안의 객체만 계수할 수 있습니다. 이동 가능한 영역을 활용하면 서로 다른 영역의 객체 수도 실시간으로 파악할 수 있습니다.

그림 1. 스포츠 경기에서 영역 기반 선수 계수에 YOLO를 활용한 예시.

Ultralytics YOLO11을 사용하면 이 과정을 간단하고 효율적으로 수행할 수 있습니다. 객체를 감지하고 움직임을 추적하며 진입하거나 이탈한 구역을 기준으로 객체 수를 셀 수 있습니다. YOLO11이 특히 효과적인 이유는 정확도를 저해하지 않으면서 실시간 결과를 제공하기 때문입니다. 또한 정의된 각 구역에서 여러 객체를 추적할 수 있어 시스템이 다양한 객체를 한 번에 계수하고 분류할 수 있습니다.

Ultralytics YOLO11을 사용한 영역별 객체 계수#

Ultralytics는 YOLO 모델의 최첨단 활용 사례를 보여주는 사용하기 쉬운 솔루션을 제공합니다. 여기에는 객체 계수, 이동 가능한 영역에서의 객체 계수, 블러 처리, 속도 추정과 같은 실제 솔루션이 포함됩니다.

영역 기반 객체 계수를 위한 Ultralytics 솔루션은 간단하고 쉽게 설정하고 실행할 수 있습니다. 이를 통해 사용자는 복잡한 설정 대신 인사이트에 집중할 수 있습니다.

내부적으로 영역 기반 객체 계수 솔루션은 Ultralytics YOLO11을 사용해 동영상의 각 프레임에서 객체를 탐지합니다. 그런 다음 탐지 결과를 추적 알고리즘(예: BoT-SORT 또는 ByteTrack)에 전달하여 프레임 전반에 걸쳐 각 객체에 일관된 ID를 할당합니다.

객체를 탐지하고 추적하면 시스템은 객체가 사전 정의된 영역(다각형, 직사각형 또는 선)과 교차하는지 확인합니다. 교차하는 경우, 해당 영역에 진입하거나 영역을 가로질러 이동한 것을 기준으로 객체를 계수합니다.

영역 기반 객체 계수를 위한 Ultralytics 솔루션의 다른 주요 기능은 다음과 같습니다.

• 빠른 처리: 이 솔루션은 Ultralytics YOLO11을 사용해 실시간 객체 계수를 지원하므로 동영상 스트림을 빠르고 효율적으로 분석할 수 있습니다.

• 사용자 지정 영역: 사용자는 동영상 프레임에서 다각형, 직사각형 또는 선을 사용해 특정 영역을 정의할 수 있으므로 계수 위치를 정밀하게 제어할 수 있습니다.

• 다중 객체 계수: 시스템은 동일하게 정의된 영역 내에서 여러 유형의 객체를 동시에 탐지하고 계수할 수 있습니다.

• 간편한 통합: Ultralytics Python API 또는 명령줄 인터페이스를 사용하면 기존 시스템과 원활하게 통합할 수 있으며, 설정 작업도 최소화됩니다.

영역 내 객체 계수 직접 체험하기#

영역 기반 계수를 위한 Ultralytics 솔루션을 시작하려면 공식 Ultralytics 문서를 참고해 YOLO11을 사용하여 영역 내 객체를 계수하는 방법을 단계별로 확인해 보세요.

솔루션을 설정하는 동안 문제가 발생하면 다음 팁을 참고하세요.

• Ultralytics Python 패키지가 올바르게 설치되어 있는지 확인하세요. 공식 문서의 문제 해결 가이드를 확인하세요.

• 영역 설정을 확인하고 인터페이스에서 정의된 영역이 올바르게 구성되어 있는지 확인하세요.

• 업데이트와 새 릴리스를 확인하고 Ultralytics Python 패키지를 최신 상태로 유지하세요.

영역 내 객체 계수의 실제 활용 사례#

Ultralytics YOLO11을 사용한 영역 기반 객체 계수 방법을 살펴보았으니, 이제 이 기술을 활용할 수 있는 실제 사례를 알아보겠습니다.

리테일 분석을 위한 고객 동선 추적#

영역 기반 객체 계수를 사용하면 고객이 매장에서 가장 많은 시간을 보내는 곳에 관한 질문에 쉽게 답할 수 있습니다. Ultralytics YOLO11은 소매업체가 출입구, 계산대, 관심도가 높은 제품 구역과 같은 주요 위치에서 이동 패턴을 추적하도록 지원합니다. 이 영역 기반 접근 방식은 전체 유동 인구만 측정하는 대신, 특정 구역을 방문하는 고객 수에 대한 인사이트를 제공합니다.

Ultralytics 솔루션은 수동 코딩이나 복잡한 설정 과정이 필요하지 않아 소매업체에 도움이 됩니다. 소매업체는 다각형이나 직사각형 선을 사용해 매장의 여러 구역을 쉽게 표시하고 고객 이동과 유동 인구를 추적할 수 있습니다.

그런 다음 Ultralytics YOLO11은 객체를 탐지하고 이동을 추적하며, 사람이 해당 영역에 들어오거나 나갈 때 실시간으로 계수를 갱신합니다. 이를 통해 소매업체는 고객 동선을 파악하고 참여도를 측정하며 데이터 기반 의사 결정을 내릴 수 있습니다.

그림 2. 영역 기반 탐지를 사용해 매장 밖의 사람을 계수하는 YOLO.

요금소의 교통 관리#

도시는 고속도로로 진입하는 자동차, 신호등 앞에 정차한 차량, 혼잡한 교차로에 줄지어 선 차량으로 늘 붐빕니다. 교통 관리는 도로를 안전하게 유지하고 차량 흐름을 원활하게 하는 데 중요한 부분입니다.

Ultralytics YOLO11을 사용한 영역 기반 객체 계수는 교차로나 요금소 차로와 같이 도로를 구역별로 나누어 이러한 작업을 지원할 수 있습니다. 교통 관리팀은 각 영역의 차량 수를 실시간으로 모니터링할 수 있습니다. 이 실시간 데이터는 더 빠른 대응, 개선된 교통 계획, 전반적으로 원활한 차량 흐름을 가능하게 합니다.

흥미로운 활용 사례로 요금소를 들 수 있습니다. 제대로 모니터링하지 않으면 요금소는 빠르게 혼잡해질 수 있습니다. 영역 기반 계수를 위한 Ultralytics 솔루션을 사용하면 각 요금소 차로를 개별적으로 추적할 수 있습니다.

모든 차량 흐름을 한꺼번에 모니터링하는 대신, 시스템은 특정 차로를 통과하는 차량에만 집중합니다. 자동차가 진입하거나 나갈 때 Ultralytics YOLO11이 즉시 계수하여 운영자가 혼잡해지는 차로를 파악할 수 있도록 지원합니다.

그림 3. 요금소에서 YOLO11을 사용한 영역 기반 계수.

농장과 보호소의 동물 계수#

특히 동물이 좁은 공간을 무리 지어 이동할 때 동물을 계수하는 일은 어려울 수 있습니다. 간혹 몇 마리를 빠뜨리는 것만으로도 사료 공급, 건강 검진 또는 농장 기록에 문제가 생길 수 있습니다. 농부에게 작업 속도를 늦추지 않으면서 정확한 수를 유지하는 일은 필수적입니다.

Ultralytics YOLO11은 이 과정을 훨씬 원활하게 만듭니다. 농부는 넓은 문, 좁은 통로, 곡선형 우리 등 원하는 형태로 추적 구역을 만들 수 있습니다. 모델은 이러한 구역 안에서 실시간으로 동물을 탐지하고, 바운딩 박스로 표시하며, 이동을 추적합니다. 예를 들어 울타리가 설치된 통로를 지나가는 많은 양이나 염소를 수작업 없이 빠르고 정확하게 계수할 수 있습니다.

공공 안전을 위한 군중 모니터링#

사람이 붐비는 공공장소는 단 몇 분 만에 한산한 상태에서 혼잡한 상태로 바뀔 수 있습니다. 지하철, 공항 또는 콘서트장에서 한 장소에 사람이 너무 많으면 이동이 느려지고 안전 문제가 발생할 수 있습니다. 유동 인구를 실시간으로 모니터링하면 당국이 군중 밀집을 조기에 발견하고 상황이 통제 불능이 되기 전에 대응할 수 있습니다.

특히 Ultralytics YOLO11을 사용한 영역 기반 계수는 화면에 있는 모든 사람을 추적하는 대신 출입구, 승강장, 대기 구역과 같은 특정 구역의 이동을 모니터링할 수 있게 합니다. 이를 통해 보안팀은 이동 패턴에 집중하고 혼잡 지점을 신속히 파악하며, 일정 변경부터 인력 배치까지 더 나은 운영 결정을 내릴 수 있습니다.

그림 4. 더 나은 지하철 군중 관리를 위해 영역 내에서 Ultralytics YOLO11로 사람을 계수하는 모습.

핵심 요점#

Ultralytics YOLO11을 사용한 영역 기반 객체 계수는 특정 구역의 객체를 더 효율적이고 정확하게 추적합니다. 리테일, 교통 관리, 공공 안전 등 다양한 분야에서 이 비전 AI 기반 접근 방식은 기업과 도시 계획자가 데이터에 근거한 더 나은 의사 결정을 내리도록 지원합니다. 계수 자동화는 수작업을 줄이고 전반적인 효율성을 높입니다.

앞으로 AI와 컴퓨터 비전은 객체 계수를 더욱 지능화할 것입니다. 정확도 향상, 다양한 환경에 대응하는 적응형 학습, 자동화 및 사물 인터넷(IoT) 시스템과의 통합을 기대할 수 있습니다. 이러한 스마트 자동화는 공간, 사람, 이동을 관리하는 방식의 미래를 만들어 가고 있습니다.

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