컴퓨터 비전에서 FPS가 중요한 이유와 실시간 객체 감지, 비디오 분석 및 AI 기반 애플리케이션에 미치는 영향에 대해 알아보세요.
컴퓨터 비전에서 FPS가 중요한 이유와 실시간 객체 감지, 비디오 분석 및 AI 기반 애플리케이션에 미치는 영향에 대해 알아보세요.
가장 좋아하는 스포츠 순간을 슬로우 모션으로 다시 보면서 모든 세부 사항이 명확하게 보이는 것은 일반적으로 끊김이 있고 따라가기 어려운 감시 영상을 보는 것과는 매우 다릅니다. 이러한 차이점 뒤에 있는 핵심 기술 세부 사항은 비디오에서 초당 표시되는 프레임 수를 나타내는 FPS(Frames Per Second)입니다. FPS가 높을수록 부드럽고 생생한 동작이 나타나고, FPS가 낮을수록 끊기고 덜 자세한 영상이 될 수 있습니다.
이 개념은 기계가 인간과 유사하게 시각적 데이터를 해석하고 분석할 수 있도록 하는 AI의 한 분야인 컴퓨터 비전에 직접적인 영향을 미칩니다. 컴퓨터 비전에서 FPS가 높을수록 시스템이 매초 더 많은 정보를 캡처할 수 있으므로 실시간으로 객체 감지 및 추적의 정확도가 향상됩니다.
이 기사에서는 FPS의 기술적 측면과 컴퓨터 비전 애플리케이션과의 관련성을 살펴봅니다. 시작해 보겠습니다!
레이싱 게임을 예로 들어보겠습니다. 60 FPS에서는 모든 회전이 부드럽고 즉각적으로 느껴지지만, 20 FPS에서는 컨트롤에 랙이 발생하여 장애물을 피하기가 더 어려워집니다. 간단히 말해, FPS는 초당 표시되는 정지 사진의 수라고 생각할 수 있습니다. 초당 사진 수가 많을수록 움직임이 부드럽고 자연스럽게 보이고, 사진 수가 적을수록 끊기는 것처럼 보일 수 있습니다.
게임에서와 마찬가지로 FPS는 컴퓨터 비전 애플리케이션에서 핵심적인 부분입니다. FPS가 높을수록 Vision AI를 사용하여 물체를 원활하게 track 수 있는 반면, FPS가 낮으면 디테일을 놓칠 수 있습니다.
예를 들어, 스포츠 분석에서 AI 기반 카메라는 빠른 패스, 선수의 움직임, 공의 궤적을 track 수 있도록 더 높은 FPS가 필요합니다. FPS가 낮으면 중요한 발과 공의 접촉이나 급격한 방향 전환을 놓쳐 분석 정확도에 영향을 미칠 수 있습니다.
마찬가지로 교통 모니터링에서도 시스템은 과속 차량과 차선 변경을 실시간으로 detect 위해 높은 FPS에 의존합니다. 올바른 FPS를 선택하는 것은 각 컴퓨터 비전 애플리케이션의 특정 요구 사항에 따라 성능, 효율성, 시각적 선명도 간의 균형을 맞추는 것입니다.
이제 FPS가 무엇이고 컴퓨터 비전에서 어떻게 사용되는지 논의했으므로 비디오의 FPS를 계산하는 방법부터 시작하여 기술적 측면을 자세히 살펴보겠습니다.
총 프레임 수를 지속 시간(초)으로 나누면 동영상의 FPS를 알 수 있습니다. 예를 들어 4초 동안 96개의 프레임이 있는 동영상의 경우 초당 24개의 이미지가 표시되는 24FPS로 계산되는 반면, 4초 동안 32개의 프레임이 있는 경우 8FPS가 됩니다. 다음과 같은 Python 라이브러리 OpenCV 와 같은 파이썬 라이브러리를 사용하면 동영상 메타데이터를 추출하고, 프레임을 계산하고, 자동으로 FPS를 계산하여 동영상 분석 프로세스를 간소화할 수 있습니다.
그러나 컴퓨터 비전 솔루션을 개발할 때 FPS를 계산하는 것만으로는 기술적인 결정을 내리기에 충분하지 않습니다. 하드웨어 성능, 소프트웨어 최적화, 환경 조건과 같이 유효 프레임 속도에 영향을 줄 수 있는 다양한 요소를 고려하는 것도 중요합니다.
다음은 이러한 요소를 자세히 살펴본 것입니다.
다음과 같은 AI 모델 Ultralytics YOLO11 와 같은 실시간 컴퓨터 비전 작업을 지원하는 AI 모델은 높은 프레임 속도로 동영상을 분석하는 데 사용할 수 있습니다. 이러한 실시간 기능은 작은 지연도 심각한 오류로 이어질 수 있는 자율 주행, 감시, 로봇 공학 등의 애플리케이션에 매우 중요합니다.
정확성과 성능에 높은 FPS가 필수적인 실제 Vision AI 애플리케이션을 살펴보겠습니다.
고속도로와 같이 교통량이 많은 지역을 모니터링하는 감시 시스템은 빠른 속도로 움직이는 차량을 명확하게 기록하기 위해 높은 FPS를 사용합니다. 이러한 선명도는 차량을 정확하게 식별하기 위해 양질의 영상에 의존하는 자동 번호판 인식(ANPR) 시스템에 필수적입니다.
이러한 시스템에서는 YOLO11 같은 모델을 사용하여 비디오 피드에서 직접 번호판을 detect 수 있습니다. 번호판이 감지되면 텍스트 이미지를 기계가 읽을 수 있는 문자로 변환하는 광학 문자 인식(OCR)을 사용하여 번호판 세부 정보를 읽습니다. 이 프로세스를 통해 빠르고 정확하게 차량을 식별하여 교통 단속과 전반적인 보안을 강화할 수 있습니다.
정지 표지판에서 주변을 주의 깊게 분석하여 안전하게 진행할 수 있는지 여부를 결정하는 자율 주행 자동차를 생각해 보십시오. 이 자동차는 거의 즉각적인 결정을 내려야 하며, 이를 위해서는 시각적 데이터를 실시간으로 캡처하고 처리해야 합니다.
자율주행 차량에 더 높은 FPS로 영상을 캡처할 수 있는 카메라가 장착되어 있으면 더 연속적이고 상세한 이미지 스트림을 수신할 수 있습니다. 이렇게 향상된 시각적 입력으로 차량은 장애물, 보행자, 다른 차량을 빠르게 detect 수 있습니다. 이를 통해 차량이 주변 환경의 변화에 즉각적으로 반응할 수 있습니다.
카메라가 더 낮은 FPS로 이미지를 처리하는 경우, 차량은 끊기고 덜 상세한 화면을 받을 수 있습니다. 이는 응답 시간을 지연시켜 중요한 정보를 놓칠 위험을 증가시키고 잠재적으로 안전을 위협할 수 있습니다.
스포츠에서는 찰나의 순간이 승패를 좌우할 수 있기 때문에 모든 움직임을 정확하게 포착하는 것이 중요합니다. 더 높은 FPS를 지원하는 기술을 통해 움직임의 모든 세부 사항을 기록할 수 있으며, 코치, 분석가 및 운동선수는 중요한 순간을 놓치지 않고 슬로우 모션으로 플레이를 검토할 수 있습니다. 또한 테니스, 축구, 크리켓과 같은 스포츠에서 심판이 액션을 프레임 단위로 명확하게 볼 수 있도록 지원하여 더욱 정확한 판정을 내릴 수 있도록 돕습니다.
예를 들어, 흥미로운 배구 연구에서는 높은 FPS를 사용하는 것이 어떻게 성능 평가를 향상시키는지 분석했습니다. FPS를 30에서 240으로 높이면 동작 선명도와 객체 추적이 크게 향상되었습니다. 스파이크 분석 정확도 또한 향상되어 코치가 손의 위치, 공 접촉 지점 및 점프 메커니즘을 보다 정확하게 이해하는 데 도움이 되었습니다. 게다가, 이 연구는 더 높은 FPS가 모션 블러를 줄여 서브와 수비 반응을 더 쉽게 분석할 수 있다는 것을 발견했습니다.
모든 컴퓨터 비전 애플리케이션이 더 높은 FPS로 영상을 기록해야 하는 것은 아닙니다. 많은 경우 작업에 따라 더 낮은 FPS로도 정확한 결과를 얻을 수 있습니다. 다음은 낮은 FPS가 선호되는 주요 영역입니다.
이상적인 FPS를 선택하려면 성능과 시스템 제한 사항 간의 균형을 맞춰야 합니다. 딥러닝 애플리케이션에 대한 FPS를 최적화할 때 염두에 두어야 할 몇 가지 고려 사항은 다음과 같습니다.
AI 및 하드웨어 최적화의 발전으로 리소스가 제한된 환경에서도 더 높은 프레임 속도를 달성할 수 있게 되었습니다. 예를 들어, 영화, 스포츠 및 로봇 공학과 같은 산업은 시스템이 동작 복잡성과 처리 능력에 따라 FPS를 동적으로 조정하는 더욱 스마트한 프레임 속도 관리의 이점을 누릴 수 있습니다. AI 기반 프레임 보간은 또한 실시간으로 추가 프레임을 생성하여 비디오 부드러움을 향상시킵니다.
한편, 최근 NVIDIA 는 FPS 성능을 더욱 향상시키고 있습니다. DLSS 4(딥 러닝 슈퍼 샘플링)는 AI를 사용하여 추가 프레임을 예측하고 생성하는 멀티 프레임 생성을 도입했습니다. 이를 통해 프레임 속도가 최대 8배까지 향상되는 동시에 시스템의 워크로드는 감소합니다.
DLSS 4는 AI가 렌더링의 일부를 처리하도록 함으로써 하드웨어에 추가적인 부담을 주지 않고도 시각적 효과를 더욱 부드럽게 만들어 성능과 효율성을 모두 향상시킵니다.
FPS는 단순히 부드러운 비주얼의 척도를 넘어 AI와 컴퓨터 비전에서 실시간 의사결정을 내리는 데 중요한 역할을 합니다. 비디오의 각 프레임은 중요한 데이터를 캡처하여 기계가 물체를 track 동작을 분석하며 동적인 환경에 대응할 수 있게 해줍니다. 장애물을 피하는 자율 주행 자동차나 위협을 즉시 감지하는 감시 시스템 등, 올바른 FPS는 정확성과 효율성을 보장합니다.
FPS의 미래는 단순히 프레임 속도를 높이는 것뿐만 아니라 지능적으로 최적화하는 데에도 있습니다. 이러한 진화는 다양한 산업 전반에서 컴퓨터 비전 시스템을 더 빠르고, 더 혁신적이며, 더 효율적으로 만들 것입니다.
AI에 대해 더 자세히 알고 싶으신가요? GitHub 저장소를 탐색하고 커뮤니티에 참여하세요. 컴퓨터 비전 프로젝트를 시작할 준비가 되셨나요? 라이선스 옵션을 확인하세요. 의료 분야의 컴퓨터 비전이 어떻게 효율성을 향상시키는지 알아보고 솔루션 페이지를 방문하여 제조 분야의 AI의 영향을 살펴보세요!
