감시 혁신: AI 기반 객체 감지 기능이 있는 카메라

오늘날의 빠르게 움직이는 세상에서 감시 카메라만 있다고 해서 충분하지 않습니다. 카메라가 녹화할 뿐만 아니라 보고 있는 것을 이해하고 해석할 수 있다면 어떨까요?

이것은 미래에 대한 비전이 아니라 지금 일어나고 있는 일입니다. 인공 지능(AI)과 머신 러닝을 활용함으로써 실시간 스트리밍 프로토콜(RTSP) 지원 카메라를 강력하고 지능적인 감시 시스템으로 전환할 수 있습니다.

AI 컴퓨터 비전의 힘과 단순성

RTSP 지원 카메라의 AI 컴퓨터 비전은 비디오 스트림이 사전 훈련된 Python, OpenCV를 실행하는 장치(예: Raspberry-Pi)에 공급될 때 잠금 해제됩니다. COCO 데이터 세트. 기존 IP 카메라가 RTSP를 지원하는 경우 아래 지침에 따라 OpenCV 라이브러리를 사용하여 약 11줄의 Python 코드로 객체 감지를 위한 AI 컴퓨터 비전을 추가하여 운영 효율성과 보안을 개선할 수 있습니다.

COCO 데이터 세트

COCO는 Common Objects in Context의 약자로, 대규모 객체 감지, 분할 및 캡션 데이터 세트입니다. 컴퓨터 비전 연구 및 개발에 널리 사용됩니다. COCO 데이터 세트의 주요 특징은 다음과 같습니다.

• 다양한 대상: COCO는 다양한 사물이 등장하는 복잡한 일상 장면의 이미지를 담고 있어 광범위한 맥락을 제공합니다.
• 주석: 데이터 세트에는 여러 작업에 대한 광범위한 주석이 포함되어 있습니다.
  • 객체 감지: 80개 이상의 객체 카테고리에 대한 경계 상자와 라벨.
  • 분할: 인스턴스 분할(개별 객체 인스턴스에 대한 자세한 픽셀 수준 윤곽선)과 의미 분할(각 객체 범주에 대한 픽셀 수준 분류)이 모두 가능합니다.
  • 키포인트 감지: 포즈 추정을 위한 인간의 주요 지점(예: 팔꿈치, 무릎과 같은 관절)에 대한 주석입니다.
  • 이미지 캡션: 이미지 설명 생성 등의 작업을 지원하기 위한 이미지에 대한 설명적 캡션입니다.

크기: COCO는 250만 개 이상의 레이블이 지정된 인스턴스와 20만 개가 넘는 레이블이 지정된 이미지로 구성되어 있어 컴퓨터 비전 작업에 사용할 수 있는 가장 포괄적인 데이터 세트 중 하나입니다.

아키텍처 다이어그램

그림 1: 보안 카메라에서 AI 컴퓨터 비전 처리로

1. RTSP 스트리밍: 대부분의 IP 카메라는 RTSP를 사용하여 라이브 비디오를 스트리밍할 수 있습니다.
2. 처리 중: RTSP 피드는 COCO 데이터세트(예: Raspberry-PI)의 사전 학습된 모델이 장착된 OpenCV를 실행하는 외부 시스템으로 라우팅됩니다.
3. 객체 감지: 이 설정을 사용하면 실시간 식별 및 분류가 가능합니다. 일반적으로 인식되는 80개의 사물 사용하여 YOLO (You Only Look Once) 객체 감지 모델.
4. 실행 가능한 통찰력: 감지된 객체는 알림을 발생시키고, 프로세스를 자동화하며, 분석을 위한 귀중한 데이터를 제공할 수 있습니다.

코드 조각

아래의 11줄의 파이썬 코드(예: Raspberry-pi에서 실행)는 COCO 데이터 세트를 사용하여 IP 카메라의 RTSP 스트림을 사용하여 객체를 감지하는 것이 얼마나 간단한지 보여줍니다.

import cv2 import cvlib as cv from cvlib.object_detection import draw_bbox #live IP 카메라에서 실시간 스트리밍 프로토콜(RTSP)을 통한 카메라 피드 video = cv2.VideoCapture("rtsp://[귀하의 rtsp ip 주소]/live") while True: ret, frame = video.read() bbox, label, conf = cv.detect_common_objects(frame) output_image = draw_bbox(frame, bbox, label, conf) cv2.imshow("객체 감지", output_image) if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord("q"): break

실제 세계 응용 프로그램

RTSP 지원 카메라와 AI 및 컴퓨터 비전을 통합하면 수많은 가능성이 열립니다.

• 강화된 보안: 승인되지 않은 접근, 의심스러운 활동 또는 특정 객체를 자동으로 감지하고 보안 담당자에게 즉시 경고합니다.
• 소매 최적화: 제품과의 상호 작용을 분석하여 고객 행동을 모니터링하고, 재고를 관리하고, 매장 레이아웃을 최적화합니다.
• 교통 관리: 차량과 보행자 흐름을 분석하여 도시 계획과 교통 통제를 개선합니다.
• 산업 자동화: 제조 공정을 감독하고, 안전 준수 사항을 모니터링하고, 특정 물체와 이상을 감지하여 운영 효율성을 개선합니다.

AI로 IP 카메라를 더욱 강력하게 강화하세요

RTSP 지원 카메라를 OpenCV 및 YOLO와 통합하면 RTSP 지원 IP 카메라가 AI 객체 감지 기능으로 즉시 더욱 스마트해져 보안과 운영 효율성을 향상시킬 수 있습니다. 

저자 소개

펠릭스 Cisco Meraki의 APAC 영업 엔지니어링 책임자로서 세계적인 수준의 열정적인 영업 엔지니어 팀을 이끌고 SASE, SD-WAN, 보안, Wi-Fi6, API 기반 솔루션, 행동 분석, 비디오 감시 및 모바일 기기 관리(MDM) 솔루션을 통해 고객의 비즈니스 성과를 개선할 수 있도록 돕고 있습니다.

그는 기술에 열정적이며, 균형 잡힌 팀을 구축하는 동시에 성장 문화를 주도하고 있습니다.

참고문헌

1. https://youtu.be/V62M9d8QkYM (훌륭한 튜토리얼)
2. https://github.com/AlexeyAB/darknet/blob/master/cfg/yolov7.cfg (Yolo 설정 및 가중치 다운로드)
3. 소스 코드: https://github.com/Kent-Taylor/object-detection/blob/main/main.py

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