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인프라 및 교통

Camerite, Ultralytics YOLO로 개발 시간 25.2% 단축

Camerite이 Ultralytics YOLO를 사용하여 비디오 모니터링을 자동화하고 개발 시간을 단축하며 도시가 사전 예방적 보안으로 전환하도록 지원하는 방법을 알아보세요.

Camerite, Ultralytics YOLO로 개발 시간 25.2% 단축

Problem

기존 비디오 모니터링은 여러 화면을 동시에 주시하는 인간 운영자에 의존하므로, 포착할 수 있는 관련 이벤트의 수가 제한되고, 사건 누락 위험이 증가하며, 수천 대의 카메라 전반으로 운영을 확장하기 어렵습니다.

Solution

Camerite의 AI 기반 플랫폼은 Ultralytics YOLO 모델을 사용하여 실시간 비디오 스트림을 분석하고, 사람, 차량 및 기타 관심 객체를 자동으로 감지하며, 즉각적인 경고를 생성하고, 원시 영상을 구조화되고 실행 가능한 데이터로 변환합니다.

Camerite는 모든 브랜드와 모델의 카메라를 지능형 보안 자산으로 변환하는 브라질 기반의 비디오 모니터링 플랫폼입니다. 이 플랫폼은 완전한 장비 독립형(equipment-agnostic)이므로 제공하는 가치가 하드웨어가 아닌 소프트웨어 계층에 있어, 기존의 모든 카메라나 DVR을 스마트 모니터링 지점으로 전환할 수 있습니다. 비디오 스트림에 컴퓨터 비전 기술을 적용함으로써 Camerite는 기업, 주거 단지, 산업 시설, 공공 기관이 이미 생성하고 있는 영상 데이터로부터 더 많은 가치를 창출하도록 지원하여 도시를 더욱 스마트하고 안전하게 만듭니다.

수동적인 녹화에서 능동적인 지능형 시스템으로#

비디오 모니터링 산업은 매일 방대한 양의 이미지를 생성하지만, 역사적으로 해당 영상은 분석이나 예방을 위한 실질적인 용량이 거의 없었습니다. 대부분의 시스템은 여전히 관련 이벤트를 포착하기 위해 운영자가 여러 화면을 동시에 수동으로 주시하는 방식에 의존하고 있으며, 이는 확장성을 제한하고, 사건 누락 위험을 증가시키며, 대규모 카메라 네트워크 전반에서 일관되고 실시간 대응을 어렵게 만듭니다.

Camerite는 Ultralytics YOLO와 같은 컴퓨터 비전 모델을 통해 '녹화'와 '이해' 사이의 이러한 간극을 좁힐 수 있다는 아이디어를 바탕으로 구축되었습니다. AI와 컴퓨터 비전이 성숙해짐에 따라, 아무도 검토할 시간이 없는 수 시간 분량의 영상을 단순히 아카이빙하는 대신, 평범한 카메라를 객체 감지, 이벤트 식별, 경고 생성 및 실시간 의사 결정을 지원할 수 있는 스마트 센서로 전환하는 것이 가능해졌습니다.

Ultralytics YOLO를 통한 감지 자동화#

그 간극을 좁히기 위해 Camerite는 핵심 객체 감지 컴포넌트로 Ultralytics YOLO 모델을 기반으로 구동되는 플랫폼을 구축했습니다. 이 모델들은 라이브 비디오 스트림을 분석하고 사람, 차량 및 기타 관심 요소를 자동으로 식별하여 지속적인 인간의 관찰에 의존하는 대신 자동 경고 생성 시스템에 해당 정보를 공급하도록 학습되었습니다.

이 플랫폼은 수천 대의 카메라가 동시에 실행되는 규모로 확장되도록 설계되었으며, 그 감지 기능은 여러 유형의 배포 환경에 적용됩니다.

  • 보안 및 감시: 위협 감지, 경계 침입 감지, 의심스러운 움직임 식별, 제한 구역 모니터링 및 실시간 경고 생성.
  • 도시 모니터링: 차량 흐름 제어, 시립 모니터링 센터 지원 및 공공 공간 감독.
  • 비즈니스 운영: 출입 통제, 시설 모니터링 및 운영 이벤트 자동 감지.

Camerite vehicle counting (1) 그림 1 도시 모니터링을 위한 Camerite 플랫폼의 실시간 비디오 감지.

이 플랫폼은 모든 카메라 브랜드나 모델과 호환되므로, Camerite는 고객이 기존 하드웨어를 교체할 필요 없이 주거 단지부터 산업 현장, 도시 규모의 모니터링 센터에 이르기까지 다양한 환경에 동일한 YOLO 기반 감지 기능을 제공할 수 있습니다.

실제 프로덕션 요구사항에 따른 모델 평가#

특정 배포를 위한 감지 방식을 결정하기 전에 Camerite 팀은 정밀도(precision), 재현율(recall), mAP, 오탐 및 미탐률, 추론 시간, FPS, 연산 소비량, 실제 성능을 포함한 일관된 프로덕션 지향 메트릭을 기준으로 후보 모델을 평가합니다. 각 모델은 감지된 총 객체, 참 양성(true positive), 거짓 양성(false positive), 거짓 음성(false negative) 및 올바른 분류를 기준으로 감사를 거치며, 시나리오 간 비교 테스트는 전체 처리 시간과 실시간 성능 대비 전반적인 정확도를 비교하는 데 사용됩니다.

이러한 평가 프로세스는 모델을 다양한 비즈니스 시나리오에 맞게 학습하고 적응시키는 유연성과 결합되어, Camerite가 산업 시설의 경계 침입부터 시립 모니터링 센터의 차량 카운팅에 이르기까지 매우 다양한 유스케이스 전반에 걸쳐 동일한 기본 감지 기술을 배포할 수 있는 이유입니다.

영상을 전략적 데이터 소스로 전환#

Ultralytics YOLO로 감지를 자동화함으로써 Camerite는 영상을 수동적인 아카이브에서 구조화된 실시간 데이터 소스로 변환합니다. 인력 관찰에만 독점적으로 의존하는 대신, 고객은 방대한 양의 이미지를 지속적으로 처리하고 중요한 이벤트만 표출하는 자동화된 분석을 제공받으며, 이를 통해 더 빠른 응답 시간, 향상된 운영 확장성, 반복적인 수동 작업 감소, 모니터링 팀의 활용도 향상으로 이어졌다고 팀은 보고합니다. 또한 YOLO의 도입은 Camerite가 매번 처음부터 구축하는 대신 동일한 감지 프레임워크를 새로운 시나리오에 맞게 조정하고 재학습할 수 있게 함으로써 각 신규 서비스의 개발 시간을 7.5% 단축하는 데 기여했습니다.

그 영향은 내부 운영을 넘어 확장됩니다. 공공 안전 파트너를 포함한 Camerite의 고객은 플랫폼의 감지 기능을 활용하여 10톤이 넘는 마약 압수, 450대 이상의 차량 및 전자기기 등 물품 회수를 지원하고 법 집행 기관을 도왔으며, 범죄 조직에 3천만 브라질 헤알(BRL) 이상의 재정적 손실을 입히는 데 기여했습니다. 고객들은 또한 향상된 운영 가시성, 단축된 사건 대응 시간, 강화된 모니터링 팀 효율성, 플랫폼이 생성하는 경고에 대한 더 큰 신뢰를 보고했습니다.

브라질 최대의 이미지 기반 지능형 네트워크 구축#

Camerite의 장기 비전은 브라질 내 모니터링 환경에서 이미지 기반 정보의 가장 큰 생성자가 되는 것이며, Ultralytics YOLO는 이를 달성하는 데 핵심적인 역할을 합니다. 컴퓨터 비전과 인공지능을 결합함으로써 Camerite는 문제가 발생한 후에야 영상을 검토하는 반응형 모니터링 모델에서 벗어나, 관련 이벤트가 발생하는 즉시 포착하고 조치를 취하는 예방적이고 데이터 기반의 접근 방식으로 고객이 전환할 수 있도록 지원하고 있습니다.

플랫폼이 새로운 산업과 카메라 네트워크 전반으로 계속 확장됨에 따라, Camerite의 장비 독립적이고 YOLO 기반의 접근 방식은 수천 대의 평범한 카메라가 지능형 실시간 보안 네트워크로 전환될 때 가능한 것들의 한계를 계속해서 넓혀갈 수 있도록 자리매김하고 있습니다.

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자주 묻는 질문

  • Ultralytics YOLO 리포지토리는 기본적으로 AGPL-3.0 라이선스에 따라 배포됩니다. 이 OSI 승인 라이선스는 학생, 연구원 및 애호가를 위해 설계되었으며, 오픈 협업을 장려하고 AGPL-3.0 구성 요소를 사용하는 모든 소프트웨어도 오픈 소스로 공개하도록 요구합니다. 이는 투명성을 보장하고 혁신을 촉진하지만, 상업적 사용 사례에는 적합하지 않을 수 있습니다.

    귀하의 프로젝트가 Ultralytics 소프트웨어 및 AI 모델을 상업용 제품이나 서비스에 포함하는 것을 포함하고, AGPL-3.0의 오픈 소스 요구 사항을 우회하고자 한다면 Enterprise License가 이상적입니다.

    Enterprise License의 혜택은 다음과 같습니다:

    • 상업적 유연성: 프로젝트를 오픈 소스로 공개해야 하는 AGPL-3.0 요구 사항을 준수하지 않고도 독점 제품에 Ultralytics YOLO 소스 코드 및 모델을 수정하고 포함할 수 있습니다.
    • 독점 개발: Ultralytics YOLO 코드 및 모델을 포함하는 상업용 애플리케이션을 개발하고 배포할 수 있는 완전한 자유를 얻습니다.

    원활한 통합을 보장하고 AGPL-3.0 제약을 피하려면 제공된 양식을 사용하여 Ultralytics Enterprise License를 요청하십시오. 당사 팀이 귀하의 특정 요구 사항에 맞춰 라이선스를 조정하도록 지원해 드립니다.

  • 선택하는 모델은 성능, 정확도, 배포 대상 및 하드웨어 제약을 포함한 프로젝트 요구 사항에 따라 달라집니다. 대부분의 새로운 프로젝트의 경우 Ultralytics YOLO26이 권장 시작점인데, 이는 속도, 정확도, 내보내기 가능성 및 멀티 태스크 지원 측면에서 최신 개선 사항을 제공하기 때문입니다.

    기존 워크플로우나 호환성 요구 사항이 있는 팀을 위해 이전 YOLO 모델 제품군도 계속 사용할 수 있습니다.

    새로 시작하는 경우 YOLO26을 먼저 선택한 다음, 더 작거나 큰 변형 모델을 벤치마킹하여 배포 환경에 맞는 속도와 정확도의 적절한 균형을 찾으십시오.

  • Ultralytics YOLO 모델은 객체 탐지, 세그멘테이션, 분류, 자세 추정 및 방향성 객체 탐지와 같은 작업을 위한 컴퓨터 비전 모델 제품군입니다. YOLO26은 최신 안정 버전이며 대부분의 새로운 프로젝트에 권장됩니다. 기존 워크플로우나 호환성 요구 사항이 있는 팀을 위해 이전 YOLO 버전도 계속 사용할 수 있습니다.

  • Ultralytics YOLO 모델은 이미지와 비디오에서 시각적 데이터를 분석하기 위해 개발된 컴퓨터 비전 아키텍처입니다. 이러한 모델은 객체 탐지, 분류, 자세 추정, 추적, 인스턴스 세그멘테이션 및 방향성 객체 탐지를 포함한 작업을 위해 학습될 수 있습니다.

    최신 Ultralytics YOLO 모델 제품군은 YOLO26이며, 기존 워크플로우를 위해 이전 YOLO 버전을 사용할 수 있습니다.

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