Ultralytics YOLOv8과 OpenVINO로 대기열 관리 혁신하기

YOLO Vision 2023(YV23)에서 Intel의 소프트웨어 에반젤리스트인 Adrian Boguszewski는 Ultralytics YOLOv8과 Intel의 OpenVINO를 활용한 대기열 관리 개선을 주제로 기조연설을 했습니다. 강연의 주요 내용을 소개합니다.

대기열 관리가 중요한 이유#

Adrian은 보편적인 과제인 대기열 수동 관리 문제를 먼저 다뤘습니다. 그는 수동 집계의 비효율성을 설명하고 자동화 솔루션의 필요성을 강조했습니다.

그가 제안한 접근 방식은 비디오 스트림과 딥러닝 알고리즘을 활용해 이 과정을 자동화하는 것이었습니다.

지능형 대기열 관리 소개#

Adrian의 지능형 대기열 관리 접근 방식은 AI를 활용하여 대기열을 실시간으로 탐지하고 모니터링합니다. 관심 영역을 지정하고 해당 영역 내의 인원을 세면, 대기열이 수용 인원을 초과할 때 시스템이 매장 직원에게 알릴 수 있습니다.

성공의 네 가지 핵심 요소#

이 솔루션은 네 가지 간단한 단계로 구성됩니다:

1. 비디오 캡처: 표준 비디오 스트림이나 라이브 피드를 사용하여 실시간 데이터를 캡처합니다.
2. 고객 탐지: Ultralytics YOLOv8을 사용하여 고객을 정확하고 효율적으로 탐지합니다.
3. 계수 및 알림: 지정된 영역 내 고객 수를 세고 대기열이 수용 인원을 초과하면 알림을 전송합니다.
4. 배포: 단일 보드 컴퓨터부터 엔터프라이즈 하드웨어까지 OpenVINO를 사용하여 솔루션을 배포합니다.

OpenVINO로 개발자 역량 강화#

Adrian은 AI 추론을 최적화하고 배포하기 위한 오픈 소스 툴킷인 Intel의 OpenVINO를 소개했습니다. 다양한 프레임워크와 하드웨어를 지원하는 OpenVINO는 여러 플랫폼에서 더 나은 성능과 일관된 배포를 제공하는 것을 목표로 합니다.

간편한 최적화#

Adrian은 신경망 압축이라는 핵심 최적화 기법도 다뤘습니다. 학습 후 양자화와 같은 기법을 사용하면 정확도 손실을 최소화하면서 모델을 압축할 수 있어 추론 속도가 빨라집니다.

Ultralytics YOLOv8은 객체 탐지, 세그멘테이션, 분류 및 포즈 추정을 포함한 작업에 최적화된 고속 모델을 제공합니다. YOLOv8.1 출시와 함께 이러한 작업에 방향 경계 상자(OBB) 탐지도 추가되었습니다.

OBB 탐지는 다양한 각도와 회전 상태의 객체를 처리하므로 항공 원격 감지 이미지의 기울어진 객체나 텍스트에 적합합니다.

회전된 상자는 객체에 더 밀착되므로 OBB는 각 객체 주변의 배경 간섭을 줄이며, 이는 후속 분류 모델에도 이점을 제공할 수 있습니다.

이론에서 실전으로: 라이브 데모#

강연의 하이라이트는 라이브 데모였습니다. Adrian은 몇 줄의 코드만으로 실시간 고객 수 집계, 자동 알림 및 성능 벤치마크를 시연했습니다.

그림 1. 마드리드 Google for Startups Campus에서 열린 YOLO Vision 2023에서 발표하는 Adrian Boguszewski.

성능의 중요성#

Intel 하드웨어에서 수행한 벤치마크는 Intel Core i7 CPU부터 Intel Xeon 서버까지 우수한 성능을 보여 이 솔루션의 실제 적용 가능성을 입증했습니다.

간편한 배포#

발표에서는 기술에 익숙한 사용자를 위한 스크립트와 직접 실습하기를 선호하는 사용자를 위한 Jupyter 노트북, 두 가지 배포 옵션을 제공했습니다. 포괄적인 문서와 단계별 안내 덕분에 솔루션을 간편하게 배포할 수 있습니다.

마무리!#

Adrian은 이와 같은 오픈 소스 프로젝트와 Intel의 Edge AI 레퍼런스 키트를 사용해 개발자들이 자체 지능형 대기열 관리 시스템을 구축하도록 독려하며 강연을 마무리했습니다.

Intel의 후원과 YV23에서 진행된 Adrian의 강연은 AI 커뮤니티에서 협업이 얼마나 중요한지 보여줍니다.

YouTube에서 전체 발표 시청하기.