Ultralytics YOLO11을 사용한 영역 기반 객체 카운팅

객체 카운팅은 간단해 보일 수 있지만, 도로, 매장 또는 창고처럼 사람이 많고 복잡한 장소에서는 빠르게 매우 현실적인 문제가 될 수 있습니다. 수년 동안 객체 카운팅은 주로 수작업으로 이루어졌습니다. 차량을 세거나, 매장에 출입하는 사람 수를 추적하거나, 보안 목적으로 움직임을 모니터링하는 데 수많은 시간이 소요되었습니다. 그러나 이 방식은 시간이 많이 걸리고 실수가 발생하기 쉬우며 확장성이 떨어집니다.

이때 인공지능 (AI), 특히 컴퓨터 비전이 활용됩니다. 컴퓨터 비전은 사람과 유사하게 시각 데이터를 처리하는 AI의 하위 분야입니다. 컴퓨터 비전의 주요 활용 분야 중 하나는 객체 카운팅으로, 이를 통해 특정 영역의 객체를 자동으로 감지하고 추적할 수 있습니다.

일반적으로 객체 카운팅은 항목의 총개수만 계산하며 객체가 어디에 있는지는 보여주지 않습니다. 영역 기반 카운팅 또는 카운팅 영역을 사용하면 이미지 내 특정 영역에 집중하여 이 문제를 해결할 수 있습니다. 이를 통해 더 자세한 인사이트를 얻고 움직임을 더욱 의미 있게 추적할 수 있습니다.

Ultralytics YOLO11은 객체 감지 및 추적과 같은 다양한 컴퓨터 비전 작업을 지원하는 컴퓨터 비전 모델이며, 영역 기반 객체 카운팅에 사용할 수 있습니다. 이 글에서는 Ultralytics YOLO11을 사용하여 영역 내 객체를 카운팅하는 방법과 실제 활용 사례 및 주요 이점을 살펴보겠습니다. 시작해 보겠습니다!

영역 내 객체 카운팅 개요#

이미지에서 객체를 감지하고 카운팅하는 것만으로는 알 수 있는 정보가 제한적이며, 특히 한 프레임 안에서 여러 영역에 사람이 몰릴 수 있는 공항이나 쇼핑몰에서는 더욱 그렇습니다. 객체가 정확히 어디에 있는지, 특정 영역을 몇 명이 통과하는지와 같은 인사이트가 더 중요합니다.

Ultralytics YOLO11과 같은 컴퓨터 비전 모델은 이러한 컴퓨터 비전 애플리케이션에 쉽게 사용할 수 있습니다. 탑승구나 대기 라운지와 같은 주요 위치에 구역을 지정하면 YOLO11을 사용하여 해당 공간에 있는 객체만 카운팅할 수 있습니다. 이동 가능한 영역을 사용하면 실시간으로 여러 영역의 객체 수를 확인할 수도 있습니다.

그림 1. 스포츠에서 YOLO를 사용한 영역 기반 선수 카운팅 예시입니다.

Ultralytics YOLO11을 사용하면 이 프로세스를 간단하고 효율적으로 만들 수 있습니다. 객체를 감지하고 움직임을 추적하며, 객체가 진입하거나 이탈한 구역을 기준으로 객체를 카운팅할 수 있습니다. YOLO11이 특히 효과적인 이유는 정확도를 저하시키지 않고 실시간 결과를 제공할 수 있기 때문입니다. 또한 정의된 각 구역 내에서 다중 객체 추적을 지원하므로 시스템이 다양한 객체를 한 번에 카운팅하고 분류할 수 있습니다.

영역 내 객체 카운팅에 Ultralytics YOLO11 사용하기#

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

영역 기반 객체 카운팅을 위한 Ultralytics 솔루션의 설정과 실행은 간단하고 쉽습니다. 따라서 사용자는 복잡한 구성보다 인사이트에 집중할 수 있습니다.

내부적으로 영역 기반 객체 카운팅 솔루션은 Ultralytics YOLO11을 사용하여 비디오의 각 프레임에서 객체를 감지합니다. 그런 다음 이러한 감지 결과를 추적 알고리즘(예: BoT-SORT 또는 ByteTrack)에 전달하여 프레임 전반에서 각 객체에 일관된 ID를 할당합니다.

객체가 감지되고 추적되면 시스템은 객체가 사전 정의된 영역(폴리곤, 직사각형 또는 선)과 교차하는지 확인합니다. 교차하는 경우 해당 구역으로 진입했는지 또는 구역을 가로질러 이동했는지에 따라 카운팅합니다.

다음은 영역 기반 객체 카운팅을 위한 Ultralytics 솔루션의 다른 주요 기능입니다.

• 빠른 처리: 이 솔루션은 Ultralytics YOLO11을 사용하여 실시간 객체 카운팅을 지원하므로 비디오 스트림을 빠르고 효율적으로 분석할 수 있습니다.

• 사용자 지정 가능한 영역: 사용자는 폴리곤, 직사각형 또는 선을 사용하여 비디오 프레임 내 특정 영역을 정의할 수 있으므로 카운팅이 수행되는 위치를 정밀하게 제어할 수 있습니다.

• 다중 객체 카운팅: 시스템은 동일하게 정의된 영역 내에서 여러 유형의 객체를 동시에 감지하고 카운팅할 수 있습니다.

• 간편한 통합: Ultralytics Python API 또는 명령줄 인터페이스를 사용하면 기존 시스템과 원활하게 통합할 수 있으며, 구성 작업이 거의 필요하지 않습니다.

영역 내 객체 카운팅 직접 사용해 보기#

영역 기반 카운팅을 위한 Ultralytics 솔루션을 시작하려면 공식 Ultralytics 문서에서 YOLO11을 사용하여 영역 내 객체를 카운팅하는 방법을 단계별로 안내하는 내용을 확인할 수 있습니다.

솔루션을 설정하는 동안 문제가 발생하면 다음 팁을 참고하세요.

• Ultralytics Python 패키지가 올바르게 설치되었는지 확인하세요. 공식 문서의 문제 해결 가이드를 참고하세요.

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

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

영역 내 객체 카운팅의 실제 활용 사례#

이제 Ultralytics YOLO11을 영역 기반 객체 카운팅에 사용하는 방법을 더 잘 이해했으므로, 이를 활용할 수 있는 실제 사례를 살펴보겠습니다.

리테일 분석을 위한 고객 흐름 추적#

영역 기반 객체 카운팅은 고객이 매장에서 가장 많은 시간을 보내는 위치와 관련된 질문에 쉽게 답할 수 있습니다. Ultralytics YOLO11은 소매업체가 출구, 계산대, 관심도가 높은 상품 구역과 같은 주요 위치에서 이동 패턴을 추적하도록 지원합니다. 전체 방문객 수만 측정하는 대신, 이러한 영역 기반 접근 방식은 특정 영역을 방문하는 고객 수에 대한 인사이트를 제공합니다.

Ultralytics 솔루션을 사용하면 수동 코딩이나 복잡한 설정 프로세스가 필요하지 않으므로 소매업체에 도움이 됩니다. 소매업체는 폴리곤이나 직사각형 선을 사용하여 매장의 여러 구역을 쉽게 표시하고 고객 이동과 방문객 흐름을 추적할 수 있습니다.

그런 다음 Ultralytics YOLO11은 객체를 감지하고 움직임을 추적하며, 사람들이 해당 영역에 들어오거나 나갈 때 실시간으로 카운트를 업데이트할 수 있습니다. 이를 통해 소매업체는 고객 흐름을 파악하고 참여도를 측정하며 데이터를 기반으로 의사결정을 내릴 수 있습니다.

그림 2. 영역 기반 감지를 사용하여 매장 밖의 사람을 카운팅하는 YOLO입니다.

요금소의 교통 관리#

도시는 차량이 고속도로에 합류하고 신호등 앞에 정차하며 혼잡한 교차로에 줄지어 서는 등 항상 교통으로 붐빕니다. 교통 관리는 도로를 안전하게 유지하고 원활한 흐름을 보장하는 데 중요한 부분입니다.

Ultralytics YOLO11을 사용한 영역 기반 객체 카운팅은 도로를 교차로나 요금 차로와 같은 구역으로 나누어 이를 지원할 수 있습니다. 교통 관리팀은 각 영역의 차량 수를 실시간으로 모니터링할 수 있습니다. 이러한 실시간 데이터를 통해 더 신속하게 대응하고, 교통을 더 효과적으로 계획하며, 전반적인 흐름을 원활하게 유지할 수 있습니다.

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

시스템은 모든 교통량을 한 번에 모니터링하는 대신 특정 차로를 통과하는 차량에만 집중합니다. 차량이 진입하거나 이탈할 때 Ultralytics YOLO11이 즉시 카운팅하여 운영자가 어느 차로가 혼잡해지고 있는지 파악할 수 있도록 지원합니다.

그림 3. 요금소에서 YOLO11을 사용하여 활성화된 영역 기반 카운팅입니다.

농장과 보호소에서의 동물 카운팅#

특히 동물이 좁은 공간을 무리 지어 이동하는 경우 동물 카운팅은 어려울 수 있습니다. 몇 마리를 놓치는 것만으로도 급여, 건강 검사 또는 농장 기록에 문제가 발생할 수 있습니다. 농장 운영자에게는 작업을 지연시키지 않으면서 정확한 수를 유지하는 것이 필수적입니다.

Ultralytics YOLO11을 사용하면 이 프로세스를 훨씬 원활하게 수행할 수 있습니다. 농장 운영자는 넓은 출입구, 좁은 통로 또는 곡선형 우리 등 원하는 형태로 사용자 지정 추적 구역을 만들 수 있습니다. 모델은 이러한 구역 내에서 동물을 실시간으로 감지하고, 바운딩 박스로 표시하며, 움직임을 추적합니다. 예를 들어 울타리가 있는 통로를 이동하는 많은 양이나 염소 무리를 수작업 없이 빠르고 정확하게 카운팅할 수 있습니다.

공공 안전을 위한 군중 모니터링#

사람이 붐비는 공공장소는 몇 분 만에 한산한 상태에서 가득 찬 상태로 변할 수 있습니다. 지하철, 공항 또는 콘서트장에서는 한곳에 너무 많은 사람이 모이면 이동이 느려지고 안전 문제가 발생할 수 있습니다. 실시간으로 방문객 흐름을 모니터링하면 당국이 군중 밀집을 조기에 발견하고 상황이 통제 불능 상태가 되기 전에 대응할 수 있습니다.

특히 Ultralytics YOLO11을 사용한 영역 기반 카운팅을 활용하면 화면에 보이는 모든 사람을 추적하는 대신 출입구, 승강장 또는 대기 구역과 같은 특정 구역을 가로지르는 움직임을 모니터링할 수 있습니다. 이를 통해 보안팀은 이동 패턴에 집중하고 혼잡 지점을 신속하게 파악하며, 일정 변경부터 인력 배치까지 더 나은 운영 결정을 내릴 수 있습니다.

그림 4. 더 나은 지하철 혼잡 관리를 위해 영역 내에서 Ultralytics YOLO11을 사용하여 사람을 카운팅하는 모습입니다.

핵심 요점#

Ultralytics YOLO11을 사용한 영역 기반 객체 카운팅은 특정 영역의 객체를 더욱 효율적이고 정확하게 추적할 수 있도록 합니다. 리테일, 교통 관리 또는 공공 안전 분야에서 이러한 비전 AI 기반 접근 방식은 기업과 도시 계획 담당자가 더 나은 데이터 기반 의사결정을 내리도록 지원합니다. 카운팅을 자동화하면 수작업을 줄이고 전반적인 효율성을 높일 수 있습니다.

앞으로 AI와 컴퓨터 비전은 객체 카운팅을 더욱 지능적으로 발전시킬 가능성이 높습니다. 더 높은 정확도, 다양한 환경에 대응하는 적응형 학습, 자동화 및 사물 인터넷 (IoT) 시스템과의 통합이 이루어질 것으로 기대할 수 있습니다. 이러한 스마트 자동화는 공간, 사람, 움직임을 관리하는 방식의 미래를 형성하고 있습니다.

GitHub 저장소에서 AI에 대해 더 알아보고 성장하는 커뮤니티의 일원이 되어 보세요. 자동차의 AI와 농업의 컴퓨터 비전 분야의 발전을 살펴보세요. 라이선스 옵션을 확인하고 비전 AI 프로젝트를 현실로 구현해 보세요.