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펫코노미

노타, 양산시 유동인구 인공지능으로 카운팅하다

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CCTV 영상에서 사람을 분류하고 있는 화면

 

빅데이터 플랫폼 사업에 참여하고 있는 '노타'는 최근 AI 컨설팅을 통해 '양산시 유동인구 딥러닝 모델 구축사업'을 성공적으로 완료했다고 18일 밝혔다. 

 

'딥러닝 기반 피플 카운팅 모델'은 영상 속 사람을 인공지능이 스스로 인지하고 분류하는 모델로, 시간대별 방문객 집계는 물론, 어르신ㆍ가족ㆍ청년 등 방문객 유형을 구분할 수 있다.

 

이 프로그램은 모든 공공장소, 주요 통행로에 직접 설치해 집계하는 방식이 아닌 해당 지역의 영상을 프로그램에 입력해 분석하는 방식이기 때문에 아주 낮은 비용으로 폭넓게 활용할 수 있다는 장점이 있다. 

 

노타가 개발한 '딥러닝 기반 피플 카운팅 모델'은 CCTV 영상을 활용해 유동인구의 정보를 추출하고, 저사양의 하드웨어 환경에서도 다수의 영상을 영상의 재생기간보다 빠르게 분석할 수 있도록 개발됐다. 

 

 

'딥러닝 기반 피플카운팅 모델'의 실제 구동화면

 

그뿐만 아니라 알고리즘이 1차로 어른, 아이를 구분하고 2차로 감지된 인물의 이미지와 데어터 통계까지 추출해 단순 인원수를 측정하는 수준을 넘어 어떤 방문객이 어떤 비율로 얼마나 방문하는지에 대한 세부적인 정보까지 파악할 수 있는 장점을 가진 프로그램이다. 

 

개발 이후, 노타는 TITAN X에서 약 15~20 FPS의 성능을 내던 기존 양산시의 딥러닝 모델을 GTX 1050 TI에서 72 FPS의 성능을 보이는 '노타 경량화 모델'로 대체했고, 양산시 방법용 CCTV 3개의 영상에 모델을 적용한 결과, 평균 95%의 정확도로 인원 통행량을 측정하며 우수한 성능을 보였다.

 

양산시는 양산천 둔치 일대 건강 걷기 등 유동인구 데이터 분석을 시작으로 삽량문화 축전, 웅상회야제, 건강 걷기대회 등 불특정 다수가 참여하는 축제, 행사의 방문객 분석도 해당 모델을 적용할 예정이라고 밝혔다.

 

현재 노타는 양산시와 교통량 측정 모델 구축과 관련한 테스트 및 사업 진행도 논의 중에 있다. 

 

노타 담당자는 "양산시 프로그램 개발에 활용된 모델은 이미 스마트 횡단보도 솔루션, 미국 캘리포니아 스마트시티 시범 사업, 두바이 HPE 사업 등에 적용해 해외에서도 다수의 프로젝트를 진행 중"이라며 "지속적인 AI 컨설팅 및 AI 모델 개발을 통해 피플 카운팅뿐만 아니라 방문객 성별ㆍ연령대 분석, 직원 근태 관리, 출입 보안 등 다양한 분야에서 고객사가 원하는 인공지능 모델을 개발해 나갈 예정"이라고 말했다.

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