YOLO로 실시간 객체 인식 구현하기

실시간 차량 감지 사진


대학 프로젝트에서 캠을 통해 실시간으로 사람을 감지하고, 특정 위치에 있는 객체를 자동으로 식별하는 과제를 진행한 적이 있습니다. 처음에는 단순히 이미지를 분류하는 방식으로 접근했지만, 영상 스트림에서는 그 방식이 전혀 맞지 않았습니다. 결국 YOLO를 사용하여 실시간 객체 탐지 기능을 구현하게 되었고, 이를 통해 이미지가 아닌 연속된 프레임 상에서도 객체의 위치와 종류를 빠르게 식별할 수 있었습니다. 이번 글에서는 YOLO를 활용하여 실시간 객체 인식 시스템을 구현하는 전체 과정을 정리해보겠습니다.

YOLO 기반 객체 탐지의 개요

YOLO는 You Only Look Once의 줄임말로, 하나의 이미지 프레임에 대해 단 한 번의 네트워크 연산만으로 객체의 위치와 클래스를 동시에 예측하는 딥러닝 모델입니다. 이 방식은 빠른 속도를 제공하며, 실시간 영상에서도 적용 가능하다는 큰 장점을 가지고 있습니다. YOLO는 CNN 기반으로 특징을 추출하고, 이를 바탕으로 bounding box 좌표와 클래스 확률을 동시에 출력합니다.

YOLO의 실시간성이 가능한 이유는 모델 구조가 단일 패스 구조(single pass)로 되어 있기 때문입니다. YOLOv3부터는 멀티스케일 예측 기능이 도입되어 다양한 크기의 객체를 동시에 탐지할 수 있게 되었고, YOLOv5 및 YOLOv8에서는 구조적인 최적화와 anchor-free 방식의 적용을 통해 속도와 정확도가 더욱 향상되었습니다. 이러한 특징 덕분에 YOLO는 CCTV 모니터링, 드론 카메라, 로봇 비전 등 다양한 분야에서 실시간 탐지 시스템의 기반으로 사용되고 있습니다.

YOLO의 객체 탐지 결과는 각 객체에 대한 바운딩 박스 좌표와 해당 클래스의 신뢰도 점수로 구성되며, 이를 활용하여 실시간으로 시각화하거나 후속 처리를 진행할 수 있습니다. 실시간 객체 인식을 구현하려면 카메라 프레임을 받아와 YOLO 모델에 전달하고, 모델의 출력 결과를 프레임 위에 표시하는 방식으로 진행됩니다.

실시간 객체 인식 시스템 구현 절차

실시간 객체 인식을 구현하기 위해 필요한 구성 요소는 크게 세 가지입니다. 첫째는 카메라 입력을 받는 영상 처리 모듈, 둘째는 YOLO 모델 로드 및 추론 모듈, 셋째는 결과를 시각화하고 사용자에게 보여주는 출력 모듈입니다.

먼저 OpenCV를 이용해 노트북 카메라 또는 외부 USB 카메라에서 프레임을 실시간으로 캡처합니다. OpenCV의 VideoCapture 함수를 활용하면 매우 간단하게 영상 스트림을 받을 수 있으며, 프레임 단위로 YOLO 모델에 입력할 이미지를 추출할 수 있습니다.

두 번째 단계는 학습된 YOLO 모델을 로드하는 부분입니다. YOLOv5의 경우 PyTorch 기반으로 제공되며, Ultralytics에서 제공하는 라이브러리를 통해 쉽게 사용할 수 있습니다. 명령어 한 줄로 모델을 로드하고, `.predict()` 함수를 통해 바로 객체 탐지를 실행할 수 있습니다. YOLOv8은 Python API 중심으로 작동하여, 함수 호출 방식이 더욱 직관적입니다. 사전학습된 모델을 사용할 수도 있고, 필요 시 자신만의 데이터로 파인튜닝한 모델을 적용할 수도 있습니다.

마지막 단계는 탐지 결과를 영상 프레임 위에 시각화하는 작업입니다. OpenCV의 `rectangle`과 `putText` 함수를 사용하여 바운딩 박스를 그리고, 객체 이름과 신뢰도 점수를 함께 표시합니다. 이 과정은 프레임 단위로 반복되며, 1초에 수십 장의 이미지에서 탐지를 수행하기 때문에 연산 최적화가 중요합니다. 실시간성을 유지하려면 이미지 크기를 적절히 조정하고, 필요 시 추론을 FP16 또는 TensorRT와 같은 엔진을 사용하여 가속화하는 것이 좋습니다.

실제 구현에서는 모델 로딩 속도, GPU 처리 속도, 프레임 버퍼 지연 등 다양한 요소가 실시간 처리 성능에 영향을 미칩니다. YOLOv5n이나 YOLOv8n과 같은 경량화 모델을 선택하면 처리 속도를 개선할 수 있으며, 영상 해상도를 낮추는 것도 실시간성을 높이는 방법 중 하나입니다. 또한 멀티스레딩 기법을 활용하여 영상 수신과 추론을 병렬로 처리할 수도 있습니다.

실제 프로젝트 적용 사례와 팁

제가 경험한 프로젝트에서는 YOLOv5s 모델을 사용하여 강의실 CCTV 화면에서 사람과 물체를 탐지하는 기능을 구현하였습니다. 영상 해상도는 640x480으로 설정하고, GPU 환경에서 평균 30FPS의 속도로 탐지가 가능했습니다. 객체가 인식되면 해당 위치에 빨간 박스와 클래스 이름이 표시되었고, 이를 통해 특정 시간에 출입한 사람의 수를 자동으로 계산하는 기능도 추가하였습니다.

실시간 객체 인식에서는 정확도와 속도 사이의 균형이 매우 중요합니다. 모델이 너무 무거우면 실시간 처리가 어려워지고, 너무 가볍게 구성하면 작은 객체나 복잡한 배경에서 탐지 성능이 저하될 수 있습니다. 따라서 사용 목적에 맞는 모델 크기 선택이 필요하며, 입력 해상도와 배치 크기 등 하이퍼파라미터를 조정하여 최적의 결과를 도출해야 합니다.

또한 실제 환경에서는 조명, 배경, 카메라 품질 등 다양한 외부 요소가 탐지 성능에 영향을 줍니다. 이런 변수를 최소화하기 위해 이미지 전처리 기술(예: 밝기 보정, 블러 제거)을 적용하거나, 다양한 환경에서 수집된 데이터로 모델을 재학습하는 방식이 효과적입니다.

프로젝트 후반에는 YOLO 모델을 ONNX 형식으로 변환하고, 추론 엔진을 TensorRT로 변경하여 속도를 추가로 향상시킬 수 있었습니다. 이처럼 실시간성을 요구하는 프로젝트에서는 단순히 모델의 성능뿐 아니라 전체 파이프라인 최적화가 중요합니다.

결론 – 실시간 객체 인식의 핵심은 균형

YOLO는 실시간 객체 인식을 위한 매우 강력한 도구이며, 실제로 많은 산업 현장에서 활용되고 있습니다. 영상 기반의 자동화 시스템, 출입자 모니터링, 교통 흐름 분석, 로봇 내비게이션 등 다양한 분야에서 실시간 객체 인식이 중요한 역할을 하고 있으며, YOLO는 이 요구에 부합하는 대표적인 딥러닝 모델입니다.

실시간 객체 인식을 구현하려면 단순히 모델을 사용하는 수준을 넘어서, 프레임 처리, 모델 추론, 시각화, 최적화까지 전체 시스템을 아우르는 기술적 이해가 필요합니다. 제가 경험한 바에 따르면, YOLO를 단순히 학습에만 사용하는 것이 아니라 실전 환경에서 통합적으로 운용하는 과정은 매우 유익하고 실용적인 경험이었습니다.

앞으로는 YOLO 외에도 다양한 실시간 탐지 모델이 등장하겠지만, 현재로서는 YOLO가 제공하는 속도, 정확도, 적용 편의성 면에서 가장 균형 잡힌 선택이라고 생각합니다. 영상 인식이 필요한 프로젝트를 고려하고 있다면 YOLO를 중심으로 시스템을 구성해보는 것을 추천드립니다.

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