딥러닝 객체 추적: 포괄적인 가이드

객체 추적은 비디오 스트림에서 객체를 식별하고 추적하는 컴퓨터 비전의 기본 작업입니다. 딥 러닝의 부상으로 객체 추적은 더욱 정확하고 견고하며 효율적이 되었습니다. 이 가이드에서는 알고리즘, 과제, 애플리케이션 및 소프트웨어 솔루션을 포함하여 딥 러닝 객체 추적의 다양한 측면을 살펴봅니다.

객체 추적 이해: 원리 및 응용 프로그램

객체 추적은 비디오에서 객체를 감지하고 여러 프레임에 걸쳐 궤적을 지속적으로 따라가는 컴퓨터 비전의 기본 작업입니다. 객체 추적의 주요 목표는 객체가 움직이거나, 방향을 바꾸거나, 폐색을 겪을 때 객체의 일관된 식별을 유지하는 것입니다. 이 기술은 실시간 모니터링과 의사 결정이 필요한 자율 주행, 감시, 스포츠 분석, 소매, 로봇 공학을 포함한 다양한 분야에서 매우 중요합니다.

개별적이고 독립적인 프레임에서 객체를 식별하는 간단한 객체 감지와 달리 객체 추적은 연속성을 유지하는 데 중점을 두고 동일한 객체가 시간에 따라 일관되게 인식되도록 합니다. 이는 객체가 예측할 수 없이 움직이거나 조명이나 폐색으로 인해 모양이 바뀌거나 장면의 다른 객체와 상호 작용할 수 있는 동적 환경에서 특히 어렵습니다.

최신 객체 추적 시스템은 추적 정확도를 높이기 위해 딥 러닝 기술, 특히 합성곱 신경망(CNN), 순환 신경망(RNN) 및 트랜스포머 기반 모델을 활용합니다. 이러한 시스템은 일반적으로 공간적(외관 기반) 및 시간적(모션 기반) 기능을 모두 통합하여 복잡한 시나리오에서도 견고한 성능을 제공합니다. 또한 칼만 필터, 광학 흐름 및 딥 피처 임베딩과 같은 기술은 종종 추적 알고리즘의 안정성과 견고성을 개선하는 데 사용됩니다.

객체 추적 유형

객체 추적은 입력 데이터 유형과 추적되는 객체 수에 따라 분류할 수 있습니다. 추적 방법의 선택은 실시간 성능, 정확도, 오클루전 또는 모션 블러에 대한 견고성과 같은 특정 애플리케이션 요구 사항에 따라 달라집니다. 객체 추적의 주요 범주는 다음과 같습니다.

1. 비디오 추적

비디오 추적은 비디오 프레임 시퀀스 내에서 움직이는 객체를 감지하고 추적하는 데 중점을 둡니다. 핵심 과제는 크기, 시점 또는 폐색의 변화를 처리하는 동안 여러 프레임에서 감지된 객체의 정체성을 유지하는 것입니다.

• 비디오 추적은 실시간 영상과 녹화된 영상 모두에 적용할 수 있으며, 각각에 대해 다른 최적화 전략을 사용할 수 있습니다.
• 실시간 비디오 추적은 낮은 지연 시간과 높은 정확도가 요구되는 자율 주행, 보안 감시, 라이브 스포츠 분석과 같은 애플리케이션에 널리 사용됩니다.
• 오프라인 비디오 추적은 법의학적 비디오 분석 및 행동 연구와 같은 사후 처리 작업에 유용합니다.

일반적인 접근 방식은 다음과 같습니다.

• 탐지를 통한 추적: 이 방법은 먼저 개별 프레임에서 객체를 탐지한 다음 데이터 연결 기술을 사용하여 프레임 간에 객체를 연결합니다.
• 광학 흐름 기반 추적: 연속 프레임의 픽셀 변위를 분석하여 객체의 움직임을 추정합니다.

2. 시각적 추적

시각적 추적은 대상 추적이라고도 하며, 현재 동작 및 모양 특성을 기반으로 후속 프레임에서 객체의 미래 위치를 예측하는 데 중점을 둡니다.

• 비디오 추적과 달리 시각적 추적은 전체 비디오 시퀀스에 의존하지 않고 대신 과거 데이터를 기반으로 객체의 움직임을 추정합니다.
• 이 기술은 원활한 상호작용을 위해 객체의 위치를 예측해야 하는 자율 로봇, 드론 탐색, 증강 현실(AR) 및 가상 현실(VR) 분야에서 매우 중요합니다.

시각적 추적 알고리즘은 일반적으로 다음을 사용합니다.

• 동작 예측 및 보정을 위한 칼만 필터.
• 시간에 따른 객체의 궤적을 모델링하기 위한 LSTM(Long Short-Term Memory) 네트워크입니다.

3. 이미지 추적

이미지 추적은 비디오가 아닌 정적 2차원(2D) 이미지를 위해 설계된 특수한 형태의 객체 추적입니다. 목표는 이미지 데이터 세트 내에서 미리 정의된 이미지나 패턴을 인식하고 지속적으로 추적하는 것입니다.

• 이는 디지털 객체를 실제 이미지에 중첩하는 증강 현실(AR) 애플리케이션에서 널리 사용됩니다.
• 산업용 애플리케이션으로는 제조 시 품질 관리가 있으며, 여기서는 물체의 특정 특징을 추적하여 검사합니다.
• 이미지 추적은 일반적으로 SIFT(Scale-Invariant Feature Transform), SURF(Speeded Up Robust Features), ORB(Oriented FAST 및 Rotated BRIEF)와 같은 기능 매칭 알고리즘을 사용하여 이미지에서 고유한 키포인트를 식별하고 여러 프레임에 걸쳐 추적합니다.

4. 단일 객체 추적(SOT)

단일 객체 추적(SOT)은 다른 객체가 있는 경우에도 비디오 시퀀스 전체에서 단일 대상을 추적하는 것을 말합니다.

• 추적 과정은 수동 초기화로 시작하는데, 이때 추적할 개체가 첫 번째 프레임에서 식별됩니다.
• 추적기는 모양 기반이나 동작 기반 추적 기술을 사용하여 객체의 위치를 지속적으로 업데이트합니다.

SOT는 제스처 인식, 야생 동물 모니터링, 드론 기반 객체 추적과 같은 애플리케이션에 유용합니다. 그러나 수동 초기화가 필요하고 장면에 나타나는 새 객체를 처리할 수 없기 때문에 여러 객체가 시야에 들어오거나 나가는 시나리오에는 적합하지 않습니다.

일반적인 SOT 알고리즘은 다음과 같습니다.

• 상관관계 필터 기반 추적기(예: MOSSE, CSRT) – 실시간 애플리케이션에 효율적입니다.
• 딥 러닝 기반 추적기(예: MDNet, Siamese Networks) – 더욱 강력하지만 계산 집약적입니다.

5. 다중 객체 추적(MOT)

다중 객체 추적(MOT)은 여러 객체를 감지하고 고유 ID를 할당한 후 비디오 시퀀스 전체에서 추적하는 고급 추적 형태입니다.

• 자율 주행과 같은 시나리오에서는 충돌을 피하기 위해 차량과 보행자를 지속적으로 추적해야 하므로 MOT가 중요합니다.
• 보안 감시에서 MOT는 혼잡한 환경에서 개인을 식별하는 데 도움이 됩니다.
• 또한 스포츠 분석에도 널리 사용되며, 선수들의 성과를 추적하여 분석합니다.

MOT는 일반적으로 추적-탐지 프레임워크를 따르며, 여기서 객체는 먼저 각 프레임에서 탐지된 다음 다양한 기술을 사용하여 연결됩니다.

• Deep SORT(심층 연관 메트릭을 통한 간단한 온라인 및 실시간 추적)는 심층적 모양 기능을 통합하여 객체 재식별을 개선합니다.
• ByteTrack은 프레임 전체에서 객체를 일치시키기 전에 신뢰도가 낮은 탐지 항목을 세부화하여 객체 연관성을 강화합니다.
• 그래프 기반 및 변압기 기반 MOT 모델은 객체 간의 시공간적 종속성을 학습하여 추적을 개선합니다.

MOT는 추적기가 객체에 잘못된 ID를 할당하는 ID 전환 및 객체가 일시적으로 시야에서 사라지는 오클루전 처리를 포함하여 고유한 과제를 제시합니다. CenterTrack 및 FairMOT과 같은 고급 딥 러닝 기반 MOT 프레임워크는 객체 감지 및 추적을 단일 모델로 통합하여 이러한 과제를 해결합니다.

객체 추적의 주요 과제 및 이를 극복하는 방법

딥 러닝이 객체 추적을 크게 개선했지만, 여전히 효율성과 정확성을 제한하는 근본적인 어려움이 몇 가지 있습니다. 이러한 어려움은 빠른 객체 이동, 환경 소음, 폐색 및 스케일 변화와 같은 실제 상황에서 발생합니다. 이러한 어려움을 극복하려면 고급 추적 모델, 견고한 기능 추출 및 최적화된 처리 기술이 필요합니다. 아래에서 객체 추적의 가장 중요한 문제와 이를 해결하기 위해 개발된 솔루션을 살펴보겠습니다.

1. 추적 속도 및 계산 효율성

실시간 객체 추적은 지연 없이 정확한 추적을 보장하기 위해 고속 처리를 요구합니다. 이 과제는 특히 자율 주행, 비디오 감시, 로봇공학과 같은 애플리케이션에서 두드러지는데, 객체 인식에서 약간의 지연이라도 중대한 결과를 초래할 수 있습니다.

추적 속도에 영향을 미치는 주요 요소는 다음과 같습니다.

• 신경망 아키텍처의 복잡성 – 정확도가 높은 딥 러닝 모델은 상당한 계산 리소스를 필요로 하므로 처리 시간이 길어집니다.
• 프레임 속도 제약 – 높은 프레임 속도(예: 30~60 FPS)에서 비디오 스트림을 처리하려면 고도로 최적화된 알고리즘이 필요합니다.
• 하드웨어 제한 – 고성능 GPU가 딥 러닝 모델을 가속화하는 반면, 실제 애플리케이션은 종종 컴퓨팅 능력이 제한된 임베디드 시스템에 의존합니다.

추적 속도를 개선하기 위해 연구자들은 MobileNet 및 YOLO와 같은 가벼운 CNN 아키텍처와 Faster R-CNN과 같은 영역 기반 감지기를 사용하여 감지 프로세스를 최적화합니다. 가지치기, 양자화, 모델 증류와 같은 기술도 정확도를 유지하면서 계산 오버헤드를 줄이는 데 도움이 됩니다.

2. 배경 복잡성 및 환경 노이즈

객체 추적의 주요 어려움은 대상 객체를 어수선하거나 동적인 배경과 구별하는 것입니다. 추적된 객체와 유사한 배경 요소는 잘못된 감지 또는 오식별을 초래하여 추적 정확도를 떨어뜨릴 수 있습니다.

일반적인 배경 관련 문제는 다음과 같습니다.

• 혼잡한 환경 – 도시 풍경에서는 움직이는 물체가 여러 개(사람, 차량 등) 있기 때문에 추적기가 물체의 동일성을 유지하기 어렵습니다.
• 그림자와 반사 – 조명 조건의 변화로 인해 시각적 특징이 오해의 소지가 생길 수 있습니다.
• 동적 배경 – 잎, 물 또는 화면 깜박임과 같은 움직이는 요소는 추적 모델을 방해하는 노이즈를 발생시킵니다.

이러한 과제를 해결하기 위해 Gaussian Mixture Models(GMM), ViBe(Visual Background Extractor), 적응형 임계값 설정과 같은 배경 뺄셈 기술이 사용됩니다. U-Net 및 DeepLab과 같은 딥 러닝 기반 세분화 모델도 객체를 배경에서 정확하게 분리하여 추적을 개선합니다.

3. 객체 크기 변화 및 관점 왜곡

장면의 객체는 관점 변경, 카메라 모션 또는 줌 효과로 인해 다른 크기와 방향으로 나타날 수 있습니다. 이러한 변화로 인해 추적 알고리즘이 객체를 일관되게 인식하기 어려워지며, 특히 객체가 카메라에서 더 가까워지거나 멀어질 때 더욱 그렇습니다.

규모 변화로 인해 발생하는 주요 문제는 다음과 같습니다.

• 작은 물체 감지 실패 – 프레임에서 몇 픽셀만 차지하는 객체는 추적 알고리즘에 의해 놓칠 수 있습니다.
• 특정 객체 크기에 대한 과적합 – 일부 추적 모델은 다양한 차원의 객체로 일반화하는 데 어려움을 겪습니다.
• 종횡비의 변화 – 길쭉하거나 회전된 물체는 잘못 분류될 수 있습니다.

이러한 문제를 완화하기 위해 최신 객체 추적 모델은 다음을 포함한 다중 스케일 기능 추출 기술을 통합합니다.

• 특징 피라미드 – 다양한 크기에서 객체의 표현을 추출합니다.
• 앵커 박스 – 다양한 크기의 미리 정의된 경계 상자는 서로 다른 차원의 객체를 감지하는 데 도움이 됩니다.
• 스케일 불변 신경망 – 다양한 규모의 객체를 포함하는 증강된 데이터 세트로 훈련된 모델.

추적기는 이미지 피라미드와 특징 융합 네트워크를 사용하여 여러 크기의 객체를 효과적으로 처리하고 추적의 견고성을 개선할 수 있습니다.

4. 폐색 및 물체 사라짐

오클루전은 한 객체가 다른 객체에 의해 일시적으로 차단되어 추적 실패 또는 신원 손실이 발생할 때 발생합니다. 이 문제는 객체가 자주 상호 작용하고 겹치는 혼잡한 환경, 자율 주행 및 스포츠 추적에서 특히 중요합니다.

교합 유형에는 다음이 포함됩니다.

• 부분 폐색 – 추적된 객체의 일부가 계속 표시됩니다.
• 완전폐쇄 – 객체가 여러 프레임 동안 완전히 숨겨집니다.
• 자기폐쇄 – 물체가 회전하거나 접혀서 주요 특징이 가려집니다.

기존 추적 알고리즘은 종종 오클루전 시나리오에서 실패하여 추적된 객체가 손실되거나 새로운 ID가 재할당됩니다. 이 문제를 해결하기 위해 최신 객체 추적 모델은 다음을 통합합니다.

• 심층 SORT 및 재식별(ReID) 모델 – 딥 러닝 기반 모양 특징을 사용하여 폐색 후 객체를 인식합니다.
• 광학 흐름 추정 – 일시적으로 가려져 있을 때에도 객체의 동작 궤적을 예측합니다.
• 장기 추적 전략 – 과거의 모습을 기억하고 미래의 위치를 예상하여 대상의 정체성을 유지합니다.

ReID 기술과 동작 예측 모델을 활용함으로써, 객체 추적기는 폐색 후 손실된 객체를 성공적으로 복구하여 전반적인 추적 안정성을 향상시킬 수 있습니다.

5. ID 전환 및 객체 오분류

ID 전환은 추적 알고리즘이 실수로 기존 객체에 새 ID를 할당할 때 발생하며, 특히 여러 개의 유사한 객체가 있는 경우에 그렇습니다. 이 문제는 교통 모니터링, 리테일 분석, 감시 시스템과 같은 다중 객체 추적(MOT) 애플리케이션에서 흔히 발생합니다.

ID 전환에 영향을 미치는 요소는 다음과 같습니다.

• 객체 간의 시각적 유사성 – 색상, 모양 또는 질감이 비슷한 물체가 잘못 식별될 수 있습니다.
• 빠른 움직임과 불규칙한 물체 동작 – 급격한 가속이나 궤적 변경으로 인해 추적 안정성이 저하됩니다.
• 기능 표현이 부족함 – 경계 상자 좌표에만 의존하는 추적 모델은 유사한 모양의 개체를 구별하지 못할 수 있습니다.

신원 전환을 줄이기 위해 고급 추적 프레임워크는 다음을 구현합니다.

• 심층 연관성 메트릭 – 유사한 객체를 구별하기 위해 동작 예측을 딥 러닝 기반 모양 설명자와 결합합니다.
• 데이터 연결을 위한 헝가리 알고리즘 – 위치와 모양을 기반으로 프레임 전체에서 객체 감지를 일치시킵니다.
• 그래프 기반 추적 네트워크 – 공간적, 시간적 관계를 사용하여 객체 상호 작용을 모델링합니다.

예를 들어, Deep SORT는 딥 러닝 기반 피처 임베딩을 통합하여 ID 일관성을 크게 개선하고, 추적 시퀀스 전체에서 객체가 고유한 ID를 유지하도록 보장합니다.

딥러닝의 객체 추적 알고리즘

딥 러닝은 더욱 견고하고 정확하며 확장 가능한 추적 시스템을 가능하게 함으로써 객체 추적에 혁명을 일으켰습니다. 수작업으로 만든 특징과 기본 동작 모델에 의존하는 기존 추적 방법과 달리, 딥 러닝 기반 알고리즘은 합성 신경망(CNN), 순환 네트워크 및 변압기 기반 아키텍처를 활용하여 고수준 객체 특징을 추출합니다. 이러한 기술은 특히 객체가 폐색, 조명 변화 또는 크기 변화를 겪는 복잡한 실제 환경에서 추적 성능을 크게 개선합니다.

객체 추적 알고리즘은 전통적인 컴퓨터 비전 기반 추적기와 딥 러닝 기반 추적기로 분류할 수 있습니다. 아래에서 가장 널리 사용되는 추적 알고리즘 중 일부를 살펴보고 강점, 한계 및 실제 적용에 대해 논의합니다.

1. OpenCV 객체 추적

OpenCV는 다양한 성능 요구 사항을 충족하는 객체 추적 알고리즘을 제공합니다. 이러한 추적기는 기존의 상관 관계 기반 방법에서 보다 진보된 딥 러닝 기반 접근 방식까지 다양합니다. OpenCV 추적기는 가볍고 효율적이기 때문에 널리 사용되므로 계산 리소스가 제한된 애플리케이션에 적합합니다.

주요 OpenCV 추적기:

• 부스팅 트래커 – 추적을 위해 AdaBoost 분류를 사용하는 오래된 머신 러닝 기반 추적기입니다. 비교적 느린 속도와 낮은 견고성으로 인해 실시간 애플리케이션에는 적합하지 않습니다.
• MIL(Multiple Instance Learning) 추적기 – 타겟의 외관 변화를 처리하기 위해 다중 인스턴스 학습을 활용합니다. BOOSTING보다 개선되었지만 오클루전이 발생하면 여전히 드리프트되기 쉽습니다.
• KCF(커널화 상관 필터) 추적기 – 빠른 객체 추적을 위해 주파수 영역에서 상관관계 필터를 적용하는 더 효율적인 추적기입니다. 속도와 정확도 사이에 좋은 균형을 제공합니다.
• CSRT(채널 및 공간 신뢰도를 갖춘 차별 상관 필터) 추적기 – 가장 정확한 OpenCV 추적기 중 하나인 CSRT는 공간 신뢰성 맵을 통합하여 추적 정밀도를 개선하므로 실시간 속도가 덜 중요한 고정확도 애플리케이션에 이상적입니다.
• MOSSE(최소 출력 합계 제곱 오차) 추적기 – 가장 빠른 OpenCV 추적기로, 최소한의 계산 오버헤드로 실시간 성능을 위해 최적화되었습니다. 그러나 복잡한 추적 시나리오에서는 정확도가 희생됩니다.
• GOTURN 트래커 – 특징 추출을 위해 합성 신경망(CNN)을 사용하는 딥 러닝 기반 추적기입니다. 폐색 및 빠른 동작을 처리하는 데 더 좋지만 효율적으로 수행하려면 GPU 가속이 필요합니다.

OpenCV 추적의 응용 프로그램:

OpenCV 추적기는 효율성과 구현 용이성으로 인해 비디오 감시, 로봇공학 및 증강 현실(AR) 애플리케이션에서 널리 사용됩니다. 예를 들어, CSRT와 KCF는 종종 보안 카메라 모니터링에 사용되는 반면 MOSSE는 속도 덕분에 실시간 스포츠 분석에 일반적으로 적용됩니다.

2. Deep SORT(심층 학습을 통한 간단한 온라인 및 실시간 추적)

Deep SORT는 SORT(Simple Online and Realtime Tracking) 알고리즘의 고급 버전으로, 원래는 바운딩 박스 연관과 칼만 필터링을 추적에 사용했습니다. SORT는 효율적이었지만 여러 개의 유사한 객체가 있을 때 ID 전환에 어려움을 겪었습니다.

Deep SORT는 시각적으로 유사한 객체를 구별할 수 있는 딥 어피어런스 피처를 통합하여 이를 개선합니다. 이 기능을 사용하면 일시적인 폐색이나 갑작스러운 궤적 변경 후에도 객체를 추적할 수 있습니다.

Deep SORT의 주요 특징:

• 객체 기능을 인코딩하고 ID 전환을 줄이기 위해 딥 어피어런스 임베딩 네트워크를 사용합니다.
• 정확한 객체 매칭을 위해 마할라노비스 거리와 헝가리 알고리즘 기반 데이터 연결을 통합했습니다.
• YOLO, Faster R-CNN, EfficientDet와 같은 최첨단 객체 감지기와 원활하게 작동합니다.
• 동시에 여러 개의 물체를 추적할 수 있어 자율 주행, 군중 모니터링, 소매 분석에 이상적입니다.

실제 세계 응용 프로그램:

Deep SORT는 도시 환경에서 보행자와 차량을 추적하기 위한 교통 모니터링에 널리 사용됩니다. 또한 스포츠 분석에도 적용되어 실시간으로 플레이어를 추적할 수 있습니다. 딥 러닝 기반 외관 모델과 기존 모션 추정을 결합하면 사용 가능한 가장 강력한 추적 알고리즘 중 하나가 됩니다.

3. MDNet(Multi-Domain Network) 추적기

MDNet은 R-CNN(Region-based CNN) 객체 감지 네트워크에서 영감을 받은 딥 러닝 기반 객체 추적 알고리즘입니다. 단일 기능 표현을 사용하는 기존 추적 방법과 달리 MDNet은 여러 도메인별 네트워크를 활용하여 다양한 추적 환경에 적응할 수 있습니다.

MDNet 작동 방식:

• CNN(합성 신경망)을 사용하여 객체 모양 특징을 추출하고 이를 다양한 추적 도메인에서 분류합니다.
• 초기화 과정에서 MDNet은 여러 후보 영역을 샘플링하고 추적되는 특정 객체에 맞게 신경망을 미세 조정합니다.
• 추적기는 도메인 적응 기술을 사용하여 지속적으로 업데이트되므로 모양 변화와 폐색에 대한 내구성이 매우 뛰어납니다.

장점과 한계:

• 강점: 복잡한 추적 시나리오에서도 높은 정확도를 제공하고, 새로운 객체에 대한 적응성이 뛰어나며, 객체 변형에 강합니다.
• 제한 사항: 기존 OpenCV 기반 추적기와 비교했을 때 계산 비용이 많이 들고 느립니다.

MDNet의 응용 프로그램:

MDNet은 특히 감시 애플리케이션에서 유용합니다. 여기서는 조명 조건이나 폐색으로 인해 객체의 모양이 변경될 수 있습니다. 또한 의료 영상에서도 사용되며, 시간이 지남에 따라 해부학적 구조를 추적합니다.

4. 객체 추적의 칼만 필터

칼만 필터는 객체 추적을 위한 동작 예측에 사용되는 기본적인 수학적 도구입니다. 이는 재귀적 베이지안 추정 프로세스를 기반으로 하며, 과거 관찰을 기반으로 객체의 미래 위치를 예측할 수 있습니다.

칼만 필터가 추적을 개선하는 방법:

• 속도 및 가속도 모델을 기반으로 물체의 움직임을 예측합니다.
• 각 프레임의 새로운 관찰 결과를 바탕으로 추정치를 업데이트하여 추적 오류를 수정합니다.
• 딥 러닝 기반 방법이 계산적으로 과도할 수 있는 낮은 복잡도 추적 시나리오에서 잘 작동합니다.

칼만 필터와 딥 러닝을 결합:

최신 추적 시스템은 종종 칼만 필터를 딥 러닝과 통합하여 추적 성능을 향상시킵니다. 예를 들어:

• SORT와 Deep SORT는 동작 추정을 위해 칼만 필터를 사용합니다.
• 하이브리드 추적 모델은 칼만 필터링과 CNN 기반 기능 추출을 결합하여 실시간 비디오 스트림의 정확도를 향상시킵니다.

칼만 필터의 응용 분야:

칼만 필터는 일반적으로 레이더 추적, 항공우주 항법, 로봇 공학의 객체 추적에 사용되며, 여기서 동작 예측이 중요한 역할을 합니다.

5. ByteTrack – 최신 다중 객체 추적 알고리즘

ByteTrack은 감지-추적 연관 프로세스를 개선하여 다중 객체 추적(MOT) 정확도를 향상하도록 설계된 최첨단 객체 추적 알고리즘입니다.

ByteTrack 작동 방식:

• 신뢰도가 낮은 탐지 항목을 걸러내는 Deep SORT와 달리 ByteTrack은 모든 탐지 항목을 유지하고 객체 연관성을 기반으로 확률을 할당합니다.
• 2단계 데이터 연결 방식을 사용하여 거짓 부정 및 신원 전환을 더 잘 처리할 수 있습니다.
• 높은 정확도를 유지하면서도 빠른 처리에 최적화되어 있어 실시간 애플리케이션에 적합합니다.

기존 추적기에 비해 장점:

• 거짓 부정(감지 누락)으로 인한 추적 실패를 줄입니다.
• 매우 역동적인 환경에서 SORT 및 Deep SORT보다 우수한 성능을 발휘합니다.
• 객체가 다양한 크기로 나타나는 고해상도 비디오 스트림에서 효과적으로 작동합니다.

실제 사용 사례:

ByteTrack은 자율 주행에 널리 사용되어 차량, 자전거 타는 사람, 보행자를 실시간으로 추적할 수 있습니다. 또한 스포츠 분석 및 보안 모니터링에서도 인기를 얻고 있습니다.

객체 추적 구현: 소프트웨어 솔루션

딥 러닝 기반 객체 추적 시스템을 구축하려면 사전 구축된 추적 알고리즘, 딥 러닝 통합, 실시간 성능을 위한 최적화를 결합한 강력한 소프트웨어 도구가 필요합니다. 다양한 프레임워크와 플랫폼은 연구 및 프로토타입 제작부터 대규모 상업적 배포에 이르기까지 다양한 요구 사항을 충족합니다. 아래에서 객체 추적을 위한 가장 널리 사용되는 소프트웨어 솔루션 중 일부를 살펴보고 해당 솔루션의 기능, 강점, 이상적인 사용 사례를 강조합니다.

1. OpenCV – 오픈소스 컴퓨터 비전 라이브러리

OpenCV(오픈 소스 컴퓨터 비전 라이브러리)는 가장 인기 있고 널리 사용되는 컴퓨터 비전 라이브러리 중 하나입니다. 포괄적인 사전 구축된 객체 추적 알고리즘 세트를 제공하여 신속한 프로토타입 제작 및 실시간 추적 애플리케이션에 탁월한 선택입니다.

객체 추적을 위한 주요 기능

• 다중 추적 알고리즘 – BOOSTING, MIL, KCF, CSRT, MOSSE, GOTURN과 같은 기존 추적기가 포함되어 있으며, 각각 다양한 추적 시나리오에 최적화되어 있습니다.
• 실시간 성능 – 최적화된 C++ 및 Python 구현을 통해 Raspberry Pi 및 임베디드 시스템과 같은 저전력 장치에서 추적이 가능합니다.
• 동작 분석 도구 – Lucas-Kanade 추적 및 Farneback 광학 흐름과 같은 광학 흐름 알고리즘이 포함되어 있어 동작 예측에 유용합니다.
• 에지 배포 – OpenVINO 및 TensorRT와 호환되므로 가속화된 추론을 통해 에지 디바이스에 배포할 수 있습니다.

이상적인 사용 사례

OpenCV는 다음에 가장 적합합니다:

• 제스처 인식, 차량 추적, 동작 기반 보안 시스템 등 경량 애플리케이션에서의 실시간 객체 추적.
• 딥 러닝 기반 추적이 컴퓨팅 측면에서 많은 비용이 들 수 있는 임베디드 및 모바일 애플리케이션.
• 교육 및 연구 목적으로, 사용하기 쉬운 API를 제공하여 빠른 실험을 지원합니다.

제한 사항

• 딥 러닝 기반 추적 모델이 부족하여 정확도가 높은 애플리케이션을 위해서는 외부 통합이 필요합니다.
• 장기간의 폐색과 복잡한 다중 객체 추적 시나리오에서는 성능이 저하됩니다.

2. MATLAB – 컴퓨터 비전 툴박스

MATLAB는 연구자와 개발자가 최소한의 코딩으로 고급 객체 추적 시스템을 구축할 수 있는 강력한 Computer Vision Toolbox를 제공합니다. OpenCV와 달리 MATLAB는 그래픽 프로그래밍 환경을 제공하여 복잡한 추적 파이프라인을 개발하기 쉽게 해줍니다.

객체 추적을 위한 주요 기능

• 사전 구축된 추적 알고리즘 – 단일 및 다중 객체 추적을 위한 Kanade-Lucas-Tomasi(KLT), CAMShift 및 입자 필터와 같은 알고리즘이 포함되어 있습니다.
• 통합 딥러닝 – 객체 감지 및 추적을 위한 YOLO, SSD, Faster R-CNN 모델과의 통합을 지원합니다.
• 비디오 처리 및 분석 – 추적 정확도를 높이기 위해 프레임별 처리, 배경 뺄셈, 동작 추정 도구를 제공합니다.
• 시뮬레이션 및 테스트 – 실제 애플리케이션에 모델을 배포하기 전에 객체 추적 시나리오를 시뮬레이션할 수 있습니다.

이상적인 사용 사례

MATLAB는 다음 분야에서 널리 사용됩니다.

• 자율 주행, 생물의학 영상, 감시 시스템 등의 분야를 중심으로 학술 및 산업 연구를 실시합니다.
• 프로덕션 환경에 배포하기 전에 딥 러닝 기반 객체 추적 파이프라인의 프로토타입을 제작합니다.
• 로봇공학 및 자동화 분야에서는 정확한 객체 추적이 제어 시스템에 필수적입니다.

제한 사항

• 유료 라이선스가 필요하므로 오픈소스 대안에 비해 접근성이 낮습니다.
• 대규모 비디오 데이터 세트를 처리할 때 TensorFlow나 PyTorch와 같은 최적화된 딥 러닝 프레임워크보다 느립니다.

3. Viso Suite – 엔드투엔드 AI 비전 플랫폼

Viso Suite는 기업이 대규모로 컴퓨터 비전 애플리케이션을 구축, 배포 및 관리할 수 있도록 설계된 상용 AI 비전 플랫폼입니다. 추적 알고리즘을 수동으로 구현해야 하는 OpenCV 및 MATLAB와 달리 Viso Suite는 객체 추적 시스템을 개발하는 데 코드 없음 및 로우코드 방식을 제공합니다.

객체 추적을 위한 주요 기능

• 드래그 앤 드롭 인터페이스 – 광범위한 코딩 없이 객체 추적 모델을 통합할 수 있는 시각적 프로그래밍 도구를 제공합니다.
• 딥러닝 모델 지원 – YOLO, Deep SORT, ByteTrack 및 기타 최첨단 추적 프레임워크의 원활한 통합을 지원합니다.
• 멀티 카메라 추적 – 동기화된 데이터 융합을 통해 여러 카메라에서 객체를 추적할 수 있습니다.
• 클라우드 및 엣지 배포 – 확장 가능한 솔루션을 위해 에지 AI(디바이스 추적)와 클라우드 기반 처리를 모두 지원합니다.
• 분석 및 통찰력 – 추적된 객체를 시각화하고, 동작 분석하고, 이상 징후를 감지하기 위한 실시간 대시보드를 제공합니다.

이상적인 사용 사례

Viso Suite는 다음과 같은 경우에 적합합니다:

• 소매, 스마트 시티, 산업 자동화, 보안과 같은 분야의 엔터프라이즈급 애플리케이션입니다.
• 심층적인 머신 러닝 전문 지식이 없어도 종단 간 AI 비전 솔루션을 찾고 있는 조직.
• 여러 대의 카메라와 센서를 중앙 추적 시스템에 통합해야 하는 확장 가능한 배포.

제한 사항

• 구독 비용이 드는 상업용 제품이어서 개인 연구자나 소규모 프로젝트에서는 접근성이 낮습니다.
• TensorFlow나 PyTorch와 같은 완전히 프로그래밍 가능한 딥 러닝 프레임워크와 비교했을 때 사용자 정의가 제한적입니다.

4. Ikomia API – 오픈소스 AI 비전 프레임워크

Ikomia API는 딥 러닝 기반 객체 추적 모델을 애플리케이션에 통합하는 과정을 간소화하는 오픈 소스 컴퓨터 비전 프레임워크입니다. 개발자가 최첨단 알고리즘을 사용하여 추적 워크플로를 빠르게 구축할 수 있는 Python 기반 API를 제공합니다.

객체 추적을 위한 주요 기능

• 사전 구축된 객체 추적 파이프라인 – Deep SORT, ByteTrack, Kalman 필터 기반 추적 솔루션이 포함되어 있습니다.
• 딥러닝 통합 – 객체 감지 및 추적을 위한 YOLOv7, Faster R-CNN 및 기타 딥 러닝 모델을 지원합니다.
• 효율적인 다중 객체 추적 – 여러 객체를 동시에 추적하기 위한 실시간 성능 최적화를 제공합니다.
• 개발자를 위한 유연한 API – 추적 모델과 사후 처리 워크플로를 완벽하게 사용자 지정할 수 있습니다.

이상적인 사용 사례

Ikomia API는 다음에 적합합니다:

• 유연하고 프로그래밍 가능한 객체 추적 프레임워크를 찾는 개발자.
• AI 연구자들은 TensorFlow와 PyTorch와의 쉬운 통합을 가능하게 하는 고급 추적 알고리즘을 개발하고 있습니다.
• 교통 모니터링, 스포츠 분석, 스마트 감시 시스템 등 실시간 객체 추적 애플리케이션.

제한 사항

• 객체 감지 및 추적 파이프라인을 수동으로 구성해야 하므로 Viso Suite와 같은 코드가 없는 플랫폼보다 초보자 친화적이지 않습니다.
• 일부 상용 대안에 비해 저전력 엣지 컴퓨팅에 최적화되어 있지 않습니다.

객체 추적을 구현하는 데 적합한 소프트웨어를 선택하는 것은 프로젝트의 특정 요구 사항, 확장성 및 계산 제약에 따라 달라집니다.

• OpenCV는 빠른 추론 속도가 필요한 임베디드 시스템과 애플리케이션에서 가벼운 실시간 추적을 위한 최고의 선택입니다.
• MATLAB는 알고리즘 개발을 위한 강력한 환경을 제공하여 학술 연구와 프로토타입 제작에 이상적입니다.
• Viso Suite는 광범위한 코딩 없이 대규모로 AI 비전을 구축하려는 기업을 위한 강력한 엔터프라이즈 솔루션입니다.
• Ikomia API는 최첨단 추적 모델을 애플리케이션에 통합하려는 개발자와 연구자에게 적합한 유연한 딥 러닝 기반 프레임워크를 제공합니다.

AI와 딥러닝이 지속적으로 발전함에 따라 객체 추적 소프트웨어 솔루션은 더욱 정확하고, 효율적이며, 확장 가능해지고 있으며, 모든 산업에서 실시간 추적이 더 쉽게 가능해지고 있습니다.

다양한 산업에서의 객체 추적 응용

객체 추적은 광범위한 산업에서 자동화, 실시간 모니터링 및 데이터 기반 의사 결정을 가능하게 하는 중요한 기술이 되었습니다. 딥 러닝과 컴퓨터 비전의 발전으로 현대 객체 추적 시스템은 비교할 수 없는 정확성을 제공하여 보안, 운송, 소매, 의료 및 스포츠에 없어서는 안 될 것입니다. 아래에서 객체 추적의 가장 중요한 응용 분야와 그것이 다양한 분야를 어떻게 변화시키고 있는지 살펴보겠습니다.

감시 및 보안

객체 추적은 보안 및 감시 시스템에서 근본적인 역할을 하며, 사람, 차량 및 의심스러운 활동을 실시간으로 모니터링하는 데 사용됩니다. 스마트 시티 인프라, 국경 보안 및 공공 안전 시스템에 널리 구현됩니다.

주요 응용 분야

• 범죄 예방 – 법 집행 기관은 AI 기반 감시 시스템을 사용하여 개인을 추적하고, 얼굴을 인식하고, 범죄 활동을 나타낼 수 있는 비정상적인 행동을 식별합니다.
• 교통 모니터링 – 스마트 감시 시스템은 차량을 추적하고 과속, 신호 위반, 불법 차선 변경과 같은 위반 사항을 감지합니다.
• 스마트 시티의 공공 안전 – AI 기반 CCTV 네트워크는 객체 추적을 사용하여 보행자의 움직임을 모니터링하고, 방치된 수하물을 감지하고, 군중 관련 위험을 방지합니다.
• 침입 탐지 – 홈 보안 시스템은 객체 추적 기능을 통합하여 무단 접근을 감지하고 제한 구역에서 경보를 울립니다.

사용된 기술

• 실시간 사람 추적을 위한 Deep SORT 및 YOLO
• 차량 식별을 위한 번호판 인식(LPR)
• 관심 인물 식별을 위한 얼굴 인식 AI

예시 사용 사례

런던의 스마트 감시 네트워크에서 객체 추적은 수천 대의 카메라에서 활용되어 보행자의 움직임을 모니터링하고, 범죄율을 낮추고, 도시 교통을 효율적으로 관리합니다.

2. 자율주행차와 지능형 교통

자율 주행 자동차와 첨단 운전자 지원 시스템(ADAS)은 보행자, 자전거 타는 사람 및 기타 차량의 움직임을 식별, 분류 및 예측하기 위해 객체 추적에 크게 의존합니다. 정확한 추적은 승객과 보행자의 안전을 보장하는 데 필수적입니다.

주요 응용 분야

• 보행자 감지 및 충돌 방지 – 사고를 방지하기 위해 사람, 동물, 장애물을 실시간으로 추적합니다.
• 차량 간(V2V) 통신 – 자율주행차는 주변 차량을 추적하고 더 나은 탐색을 위해 데이터를 교환합니다.
• 적응형 크루즈 컨트롤 및 차선 유지 지원 – 객체 추적을 사용하여 차량 속도를 조정하고, 차선 위치를 유지하고, 차선 이탈을 감지합니다.
• 교통 흐름 최적화 – AI 기반 교통 관리 시스템은 차량 밀도를 추적하여 신호 타이밍을 조정하고 혼잡을 방지합니다.

사용된 기술

• 깊이 인식을 위한 LiDAR(Light Detection and Ranging)
• 보행자 및 차량 추적을 위한 딥러닝 기반 객체 감지(YOLO, Faster R-CNN)
• 다중 모달 객체 추적을 위한 센서 퓨전(카메라 + 레이더 + LiDAR)

예시 사용 사례

테슬라의 완전 자율주행(FSD) 시스템은 딥 러닝 기반 객체 추적을 사용하여 보행자, 교통 신호 및 기타 도로 사용자를 식별하여 보다 안전한 자율 주행을 보장합니다.

3. 리테일 분석 및 고객 행동 추적

소매업계에서 객체 추적은 고객 행동을 분석하고, 매장 레이아웃을 최적화하고, 마케팅 전략을 개선하는 데 도움이 됩니다. 쇼핑객의 움직임을 추적함으로써 매장은 고객 경험을 향상시키고 매출을 극대화할 수 있습니다.

주요 응용 분야

• 고객 이동의 히트맵 분석 – 매장의 어느 구역에 가장 많은 사람이 드나드는지 파악하기 위해 쇼핑객의 이동 경로를 추적합니다.
• 대기 관리 및 직원 할당 – 결제대기줄의 고객 밀도를 모니터링하고 동적으로 인력 수준을 조정하여 대기 시간을 줄입니다.
• 선반 재고 관리 – AI 기반 카메라를 사용하여 빈 선반을 감지하고 자동으로 재입고하여 실시간으로 재고 수준을 추적합니다.
• 개인화된 광고 및 마케팅 – 디지털 디스플레이는 감지된 인구 통계 및 고객 참여 패턴에 따라 콘텐츠를 조정합니다.

사용된 기술

• 사람 수 세기 위한 AI 기반 카메라 시스템
• 실시간 움직임 분석을 위한 심층적 SORT 기반 추적
• 얼굴 인식 및 고객 식별

예시 사용 사례

Amazon Go 매장은 객체 추적 기술을 사용하여 체크아웃 없이 쇼핑을 할 수 있도록 구현했습니다. 즉, 고객이 상품을 픽업하면 AI가 자동으로 구매 내역을 추적하여 고객이 수동으로 체크아웃하지 않아도 됩니다.

4. 스포츠 분석 및 성과 추적

객체 추적은 스포츠 분석을 혁신하여 팀과 코치가 선수의 움직임을 분석하고, 게임 전략을 최적화하고, 팬 경험을 향상시킬 수 있게 했습니다. AI 기반 추적 시스템은 선수 위치, 볼 궤적, 게임 역학에 대한 실시간 통찰력을 제공합니다.

주요 응용 분야

• 플레이어 성과 분석 – 개별 성과를 평가하기 위해 속도, 가속도, 위치를 추적합니다.
• 게임 전략 최적화 – 코치는 상대의 움직임 패턴에 따라 전술을 개선하기 위해 객체 추적 데이터를 사용합니다.
• 가상 리플레이와 증강 현실 – AI가 강화한 리플레이는 공의 궤적, 선수의 움직임 히트맵, 전술적 포메이션을 보여줍니다.
• 자동화된 심판 – 객체 추적은 축구나 농구와 같은 스포츠에서 골라인 기술, 파울 감지, 오프사이드 판정에 도움이 됩니다.

사용된 기술

• 플레이어 움직임 추적을 위한 포즈 추정(OpenPose, AlphaPose)
• 스포츠 장비(예: 스마트 농구공, 센서 장착 저지)의 RFID 기반 추적
• 컴퓨터 비전 기반 볼 추적(테니스와 크리켓의 호크아이 기술)

예시 사용 사례

NBA는 AI 기반 객체 추적을 사용하여 슛 정확도, 수비 전략, 선수 피로 수준을 분석하여 팀에 성과에 대한 심층적인 통찰력을 제공합니다.

5. 헬스케어 및 의료 영상

의료 분야에서 객체 추적은 환자 모니터링, AI 지원 진단 및 의료 영상에 적용됩니다. 추적 기술은 의사와 의료 전문가가 이상을 감지하고, 운동 장애를 추적하고, 로봇 수술을 지원하는 데 도움이 됩니다.

주요 응용 분야

• 환자 이동 모니터링 – 병원에서 노령자나 장애인 환자를 추적하여 넘어짐, 불규칙한 움직임, 활동 부족 등을 감지합니다.
• AI 지원 진단 – 딥러닝을 사용하여 X선 및 MRI 스캔에서 종양 성장, 질병 진행 및 이상을 추적합니다.
• 수술 로봇 및 모션 추적 – AI 기반 로봇 팔은 외과의사의 손 움직임을 추적하여 정확한 수술을 진행합니다.
• 병원의 감염 관리 – 환자 상호작용, 손 위생 준수, 오염 위험을 실시간으로 모니터링합니다.

사용된 기술

• 동작 장애 추적을 위한 포즈 추정(예: 파킨슨병 평가)
• 딥러닝 분할을 이용한 MRI 및 CT 스캔 객체 추적
• 발열 및 감염 발생 감지를 위한 AI 기반 열화상 카메라

예시 사용 사례

AI 기반 알츠하이머 환자의 움직임 추적은 의사가 보행 패턴과 인지 반응 시간을 분석하여 질병 진행을 모니터링하고 치료 계획을 최적화하는 데 도움이 됩니다.

객체 추적은 여러 산업에서 효율성, 안전성 및 의사 결정을 강화하는 혁신적인 기술입니다. 범죄 활동 탐지, 자율 주행 차량 내비게이션 개선, 소매 쇼핑 패턴 분석, 스포츠 전략 개선 또는 의료 진단 지원 등 딥 러닝 기반 추적 시스템은 계속해서 진화하고 혁신의 경계를 넓히고 있습니다.

AI와 컴퓨터 비전이 계속 발전함에 따라 미래의 추적 애플리케이션에는 엣지 컴퓨팅, 자체 감독 학습, 실시간 3D 추적이 통합될 가능성이 높으며, 향후 몇 년 동안 객체 추적은 더욱 정확하고 확장 가능하며 지능적으로 이루어질 것입니다.

FlyPix AI를 사용한 지리공간 객체 추적

객체 추적 분야에서 가장 어렵고 혁신적인 응용 프로그램 중 하나는 지리공간 이미지에서 객체를 추적하는 것입니다. 대규모 인프라 모니터링, 환경 변화 분석 또는 도시 계획 최적화 여부에 관계없이 기존 객체 추적 방법은 종종 위성 및 항공 이미지의 규모, 해상도 및 복잡성에 어려움을 겪습니다.

~에 플라이픽스 AI, 우리는 공간 분석을 위해 특별히 설계된 최첨단 AI 기반 객체 추적 솔루션을 제공합니다. 실시간 비디오 스트림에 초점을 맞춘 기존 객체 추적 시스템과 달리, 당사 플랫폼은 고해상도 위성, 드론 및 항공 이미지에서 객체를 감지, 분류 및 추적할 수 있습니다.

FlyPix AI의 객체 추적 솔루션의 혜택을 받는 산업

당사의 기술은 산업이 공간 이미지에서 객체 추적을 활용하는 방식을 혁신하고 있습니다.

• 건설 및 인프라 – 프로젝트 진행 상황 추적, 도로 확장 및 규정 준수 모니터링.
• 항구 및 물류 운영 – 화물 이동 및 공급망 추적 모니터링.
• 농업 및 임업 – 삼림 벌채 식별, 작물 건강 분석 및 수확량 추정.
• 정부 및 스마트 시티 – 도시 확장, 토지 이용 변화 및 공공 안전 강화 추적.
• 에너지 및 환경 – 재생 에너지 설비, 석유 및 가스 운영, 환경 위험 모니터링.

FlyPix AI: 지리공간 객체 추적의 미래

FlyPix AI에서 우리는 AI와 지리공간 인텔리전스 간의 격차를 메워 객체 추적을 재정의하고 있습니다. 당사 플랫폼을 활용함으로써 기업과 연구자는 광대한 지리적 영역에서 높은 정밀도와 효율성으로 객체를 탐지, 분석 및 추적할 수 있습니다.

정부 기관, 환경 연구원, 물류 관리자 또는 도시 계획자이든, FlyPix AI는 위성 및 항공 사진에서 실행 가능한 통찰력을 얻을 수 있는 도구를 제공합니다.

결론

딥 러닝은 객체 추적 기술을 상당히 발전시켜 더 정확하고, 더 빠르고, 더 신뢰할 수 있게 만들었습니다. Deep SORT, OpenCV 추적, MDNet과 같은 최신 알고리즘은 폐색, 배경 산만, 크기 변화가 포함된 복잡한 시나리오에서도 실시간으로 객체를 효율적으로 추적할 수 있습니다. 이러한 발전으로 인해 객체 추적은 보안, 자율 주행, 리테일 분석, 의료를 포함한 다양한 산업에서 필수적인 도구가 되었습니다.

신원 전환 및 동작 예측 오류와 같은 과제에도 불구하고, 지속적인 연구는 추적 알고리즘을 개선하여 성능과 계산 효율성을 모두 개선하기 위해 계속 진행되고 있습니다. 딥 러닝과 컴퓨터 비전의 혁신으로 객체 추적의 미래는 유망하며, 훨씬 더 정교한 실제 세계 응용 프로그램을 위한 길을 열었습니다.

자주 묻는 질문