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사업화가 가능한 유망기술을 소개하는 한국기술마켓입니다.
오늘은 다수의 영상을 한 번에 처리하는 실시간 객체 인식 장치를 소개해 드리겠습니다.
최근 영상 처리 기술이 발전하면서 영상 모니터링 시스템이 지능형 모니터링 시스템으로 진화하고 있습니다.
이 시스템은 비디오에서 객체를 실시간으로 인식하는 것이 중요한 기능입니다.
딥러닝 기술 기반 객체 인식 기술은 전통적인 기술보다 뛰어난 성능을 보이고 있으며, 이 기술을 이용한 애플리케이션 및 서비스가 많이 개발되고 있습니다.
YOLO는 객체 검출 알고리즘 중 하나로 정밀하고 빠른 성능을 가지며 다양한 애플리케이션에서 사용되고 있습니다.
YOLO를 사용하기 위해서는 고성능 GPU가 필요하지만 대부분의 영상 모니터링 장치에는 GPU가 장착되어 있지 않아 YOLO를 직접 사용할 수 없는 문제가 있습니다.
또한 YOLO를 사용하여 다수의 영상에 대한 객체 인식을 하기 위해서는 여러 개의 GPU를 장착해야 하는 문제가 있습니다.
황광일 인천대학교 교수 연구팀은 멀티슬래딩 기술을 이용해 하나의 GPU로 여러 영상의 객체 인식을 가능하게 하는 방법을 개발했습니다.
RAVIP 서버는 클라이언트 요청에 따라 인증 후 멀티 스레드 기술을 통해 새로운 객체 인식 인스턴스를 생성합니다.
이 인스턴스는 비디오 프레임을 수신하여 객체 인식을 실시간으로 수행하고 객체에 대한 메타데이터를 생성하여 클라이언트에게 전송합니다.
RAVIP 서버를 이용하면 여러 객체 인식 인스턴스를 병렬로 작동시켜 동시에 여러 영상의 객체 인식이 가능합니다.
또한 CCTV, IP 카메라 등 다양한 비디오 소스에도 적용 가능하며 객체 인식 기술을 사용한 애플리케이션 개발에 활용될 것으로 기대됩니다.
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