Projects

개요

프로젝트 소개

고속도로 CCTV 기반 위험 객체 탐지와 AI 데이터 분석을 제공하는 통합 관제 플랫폼

유형
팀 프로젝트
팀 구성
5인 팀
개발 기간
4월 27일 ~ 7월 7일

해결하려는 문제

ITS 공공 API의 짧은 CCTV 클립을 관제에 활용하려면 프레임 변환부터 탐지 결과 전달까지 하나의 분석 흐름이 필요했습니다.

  • 안전 프레임과 위험 가능성 프레임에 같은 탐지 과정을 적용하지 않도록 추론 경로를 구분해야 했습니다.
  • YOLOv8과 YOLOv11m의 서로 다른 탐지 결과를 하나의 결과로 결합할 기준이 필요했습니다.
  • AI 분석 결과를 저장과 알림을 담당하는 백엔드 흐름에 맞춰 전달해야 했습니다.

제안한 해결 방식

Keras 게이트로 위험 가능성 프레임을 선별하고 두 YOLO 결과를 결합하는 분석 흐름을 구성했습니다.

분석 결과가 백엔드 저장·알림과 관제 화면까지 이어지는 서비스 흐름을 완성하는 것이 목표였습니다.

내 핵심 기여

  • 5인 팀의 부조장으로 Keras 게이트 모델 구축, YOLOv11m 추가 학습과 두 YOLO의 Soft Voting 분석 구조를 담당했습니다.
  • AI 결과를 서비스 흐름에 연결하는 작업에 참여하고 최종 발표와 시연 영상 준비를 맡았습니다.

서비스 핵심 흐름

  1. ITS 공공 API에서 CCTV 영상을 수집
  2. FrameReader가 영상을 프레임 단위로 변환
  3. Keras 이진 게이트가 안전·위험 가능성 프레임을 선별
  4. 위험 가능성 프레임을 YOLOv8·YOLOv11m으로 분석
  5. IoU 기반 Soft Voting으로 두 YOLO 결과를 병합
  6. 결과를 백엔드에 전송하고 관제 화면에 반영