AI 카메라란 무엇인가요? AI 카메라가 딥 러닝으로 분석 능력을 어떻게 발휘할 수 있을까요?

딥 러닝(DL)은 임베디드 비전이 할 수 있는 일을 바꾸는 데 있어 혁신적인 힘이었습니다. 그러나 먼저 머신 러닝(ML)과 비교해 보겠습니다. ML은 기계가 데이터 패턴을 인식하고 이를 통해 지속적으로 학습하는 능력입니다. ML 알고리즘은 명시적으로 프로그래밍되지 않았지만 특정 작업을 수행하고 패턴을 이해하기 위해 미리 정의된 규칙이 필요합니다.

DL은 인공 신경망을 기반으로 하는 ML의 보다 진보적이고 정교한 하위 집합입니다. DL 알고리즘은 원하는 애플리케이션 결과가 기계가 세부 사항을 알아낼 수 있도록 입력으로 제공되므로 인간의 개입이 훨씬 덜 필요합니다. 이것이 DL 기반 애플리케이션이 실시간 지능형 해석을 하기 위해 대규모 데이터 세트에 의존하는 이유입니다.

이 블로그에서는 DL 기반 AI 카메라, 작동 방식, 사용 장소에 대한 통찰력을 얻을 수 있습니다. 또한 e–con Systems의 최첨단 스마트 AI 카메라인 SMARTOdin22_PoE_IP67 에 대해서도 알아볼 수 있습니다.

DL 기반 AI 카메라란 무엇인가요?

딥 러닝 카메라(또는 AI 카메라)는 인간, 차량 등과 같은 분류를 이해하기 위한 AI 파워를 갖추고 있습니다. 이러한 분류를 이해하면, 움직임 감지 및 고품질 이미지 캡처를 위한 데이터가 풍부한 의사 결정 기능을 갖추고 있으며, 관련 없는 정보는 피합니다.

딥 러닝에 관해서는 많은 사람들이 DL/ML 기술을 구현하는 데 사용되는 소프트웨어와 알고리즘에 대한 논의를 제한하는 경향이 있습니다. 그러나 하드웨어 구성 요소도 이러한 컴퓨터 애플리케이션이나 에지 기반 프로세서가 분석하고 결정을 내리는 데 필요한 데이터를 수집하는 데 똑같이 중요한 역할을 합니다.

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딥러닝 AI 카메라의 주요 기능

딥 러닝 AI 카메라는 이미지 분류, 처리, 분할을 포함한 통합 이미징 기능을 갖추고 있습니다. 다음은 AI 카메라의 가장 중요한 기능과 역량 중 일부입니다.

이미지 분류

앞서 언급했듯이 AI 카메라는 이미지를 여러 분류에 자동으로 태그하여 적절한 시기에 적절한 이미지를 식별하고 캡처할 수 있습니다. 예를 들어, 창고 내부의 조립 라인에서 손상된 제품을 감지하는 데 사용할 수 있습니다.

이미지 인식

AI 카메라는 모든 픽셀을 특정 분류에 할당할 수 있으므로 단일 이미지에서 여러 객체를 빠르게 식별할 수 있습니다. 이 기능을 사용하면 객체의 크기, 모양, 유형 및 기타 사양을 결정하는 데 도움이 되는 즉각적인 객체 인식이 가능합니다. 이에 대한 예로는 자율 체크아웃 시스템에서 쇼핑 카트에 떨어진 객체를 자동으로 식별하는 것이 있습니다.

이미지 처리

딥 러닝 카메라 시스템에서 카메라가 이미지 데이터를 캡처하는 동안 NVIDIA Jetson 시리즈와 같은 하이엔드 프로세서가 이 정보를 처리하여 엣지에서 추론을 도출합니다. 이렇게 처리된 데이터는 자동화된 의사 결정에 즉시 사용할 수 있습니다.

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AI 카메라에서 TOPS의 역할은 무엇인가요?

TOPS는 Tera Operations Per Second의 약자로, 프로세서의 연산 능력을 정량화하는 데 사용되는 지표입니다. AI 카메라에서 TOPS의 역할은 매우 중요한데, AI 관련 작업을 수행하는 능력에 직접적인 영향을 미치기 때문입니다.

프로세서의 높은 TOPS 값은 더 나은 성능 기능을 나타내므로 실시간 지능형 처리가 필요한 애플리케이션에 적합합니다. AI 카메라의 TOP의 주요 구성 요소는 다음과 같습니다.

• 나은 이미징 : TOPS에서 정량화된 연산 능력은 노이즈 감소, 동적 범위 조정, 이미지 안정화와 같은 이미징 기능을 향상시키는 데 활용될 수 있습니다. 따라서 AI 카메라는 다양한 조명 조건에 더 잘 적응할 수 있습니다.

• 성능 측정:TOPS는 AI 프로세서가 초당 1조 개의 작업을 수행하는 능력을 직접 측정합니다. 이는 이미지 인식, 객체 감지, 비디오 분석과 같은 작업에 방대한 양의 데이터를 실시간으로 처리하는 것이 필요한 AI 카메라에서 매우 중요합니다.

• AI 작업 효율성:TOPS가 높을수록 프로세서가 복잡한 AI 알고리즘을 처리할 수 있는 용량이 더 크다는 것을 나타냅니다. 따라서 최소한의 지연 시간으로 실시간 얼굴 인식과 같은 고급 AI 기능을 실행하는 데 도움이 됩니다.

• 에너지 최적화:AI 카메라는 종종 전력 소비가 문제가 되는 환경에서 작동합니다. 와트당 TOPS가 더 높은 프로세서는 에너지 효율성이 더 높아 AI 카메라가 더 적은 전력으로 더 많은 계산을 수행할 수 있습니다.

AI 카메라의 주요 임베디드 비전 사용 사례

교통 관리

스마트 교통 시스템은 현대 도시 계획에 필수적입니다. 교통 체증과 과밀화를 방지하는 동시에 치명적인 사고의 수를 크게 줄입니다. 이러한 시스템은 딥 러닝 기반 이미지 분할 기능을 통합하여 실시간으로 시각 정보를 파악할 수 있습니다.

따라서 AI 카메라가 차량을 구분/추적하고, 교통 밀도를 추정하고, 속도 제한 준수 여부를 모니터링하는 등의 작업을 간편하게 수행할 수 있습니다.

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스마트 농업

자동 농사 시스템의 성능은 세부 사항에 있습니다. 왜냐하면 아주 사소한 잘못된 정보조차도 사업 손실이나 과소비를 유발할 수 있기 때문입니다. 따라서 그들의 AI 카메라 솔루션은 강력한 딥 러닝 알고리즘에 의존합니다.

이러한 AI 카메라는 작물 성장, 토양 품질, 질병 등과 같은 미세한 세부 사항을 포착하고 농업 과정의 중요한 부분을 자동화할 것으로 기대됩니다.

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자동화된 스포츠 중계

AI 카메라는 스포츠 경기가 전 세계 관객에게 방송되는 방식에 대한 대본을 뒤집었습니다. 축구와 야구에서 크리켓과 농구에 이르기까지, 쉽게 배포할 수 있는 AI 카메라 시스템이 통합 네트워크 연결을 통해 라이브 영상을 캡처하고 스트리밍하는 데 사용되고 있습니다.

또한 스마트 카메라는 딥 러닝 알고리즘을 실행하여 비디오 스트림을 자동으로 분석하여 코치와 팀 관리자에게 귀중한 선수 정보를 제공할 수 있습니다.

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보안 및 스마트 감시

스마트 시티의 급증으로 시민의 안전을 보장하기 위한 지속적인 감시에 대한 수요가 발생했습니다. 또한, 비즈니스 인프라의 붐을 고려할 때, 건물 안팎에서 24시간 보안을 보장하는 것은 더 이상 손상될 수 없습니다. 따라서 AI 카메라 솔루션은 주차장 관리 및 거리 모니터링과 같은 스마트 감시 애플리케이션에서 매우 인기를 얻었습니다.

스마트 AI 카메라는 얼굴 인식을 통해 군중을 모니터링하고 분석하고, 실시간으로 비디오를 처리하여 위협을 식별하고 경보를 발령하는 등 딥 러닝 기술을 적용하여 보안 프로토콜을 만드는 데 필요한 이미지와 비디오를 촬영할 수 있습니다.

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의료

의료 분야에서 AI 카메라의 임베디드 비전 시스템은 환자 모니터링, 수술 지원 및 진단 프로세스에 도움이 될 수 있습니다. 환자의 생체 지표를 모니터링하고, 낙상을 감지하고, 병원에서 환자의 안전을 보장합니다.

수술 중 AI 카메라는 정밀성과 안내를 위해 향상된 영상을 제공합니다. 또한 질병을 조기에 감지하기 위해 의료 이미지를 분석하는 데 도움이 됩니다.

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e-con Systems의 SMARTOdin22_PoE_IP67 – 클라우드 기반 스마트 AI 카메라

2MP GigE 인터페이스를 갖춘 e-con Systems의 SMARTOdin22, 는 다양한 AI 알고리즘을 실행하기 위한 고급 신경 처리 장치(NPU)를 통합합니다. Sony STARVIS IMX662 센서를 기반으로 하는 이 카메라는 특히 객체 감지 기능을 포함하여 뛰어난 AI 성능을 제공합니다. 강력한 얼굴 감지 기술 외에도 사람, 자전거, 오토바이, 자동차, 버스, 트럭을 인식할 수 있습니다.

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또한, SMARTOdin22 는 이더넷 기가비트 연결을 위한 ONVIF 프로토콜을 지원하여 유선 LAN 네트워크에서 안정적인 이미지 및 제어 데이터 전송을 보장합니다. GigE 연결은 최대 100m 거리에서 비디오 데이터 전송을 용이하게 하여 고성능 네트워킹에 대한 용량을 보여줍니다. SMARTOdin22 의 다른 주요 특징은 다음과 같습니다.

• 2 TOPS (최대)
• 향상된 AI 성능을 위해 EN675 EVK SDK에 내장됨
• 까다로운 조명에서도 AI 알고리즘을 실행하기 위한 HDR 기술
• 뛰어난 저조도 및 NIR 감도

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