YOLO를 활용한 CCTV 영상 분석

CCTV 카메라 사진


학교 졸업 프로젝트로 CCTV를 활용한 실시간 보행자 감지 시스템을 구현했던 적이 있습니다. 단순히 영상을 재생하는 것에서 나아가, 실시간으로 화면 내 사람을 탐지하고 그 수를 기록하는 기능이 필요했는데, YOLO를 활용하니 생각보다 효율적으로 시스템을 구축할 수 있었습니다. 이번 글에서는 YOLO를 활용하여 CCTV 영상 분석을 어떻게 수행할 수 있는지, 실전에서 어떤 방식으로 구성되는지에 대해 전체적인 흐름을 설명드립니다.

YOLO와 CCTV 영상 분석의 만남

YOLO(You Only Look Once)는 객체 탐지 분야에서 가장 널리 사용되는 딥러닝 모델 중 하나입니다. 특히 실시간 성능에 특화된 구조를 가지고 있어, CCTV 영상처럼 프레임 단위로 빠르게 처리해야 하는 환경에 매우 적합합니다. 일반적으로 CCTV 영상은 초당 15~30프레임 수준의 스트림으로 제공되며, 이 데이터를 실시간으로 처리하기 위해서는 높은 정확도뿐만 아니라 빠른 처리 속도가 요구됩니다.

YOLO는 한 번의 forward 연산으로 여러 객체를 동시에 탐지할 수 있기 때문에, 다른 탐지 모델들보다 상대적으로 빠르고 경량화되어 있습니다. 특히 YOLOv5, YOLOv8 등 최신 버전들은 PyTorch 기반으로 구현되어 있어 GPU 환경에서 쉽게 최적화가 가능하며, 라즈베리파이 같은 경량 디바이스에서도 경량 모델을 활용하면 실시간 처리가 가능합니다.

CCTV 영상 분석에 YOLO를 적용하면 다양한 응용이 가능합니다. 보행자 수 집계, 위험 지역 침입 탐지, 쓰러짐 감지, 특정 물체 소지 여부 확인 등 상황에 맞게 클래스만 정의해주면, 동일한 영상 스트림에 대해 다양한 정보를 추출할 수 있습니다. 이를 위해서는 우선 영상에서 프레임을 실시간으로 받아와 YOLO 모델에 입력하고, 그 결과를 해석하는 로직이 필요합니다.

YOLO 기반 CCTV 분석 시스템 구성 방법

YOLO를 이용한 CCTV 분석 시스템은 보통 다음과 같은 단계로 구성됩니다. 첫째, 영상 스트림을 받아오는 단계입니다. OpenCV와 같은 라이브러리를 이용하면 RTSP 또는 로컬 영상 파일에서 실시간으로 프레임을 추출할 수 있으며, 이 데이터를 바로 모델에 입력할 수 있는 형태로 전처리합니다. 일반적으로는 프레임을 지정된 크기(예: 640x640)로 리사이즈하고, 텐서로 변환한 후 GPU에 로드하는 과정을 거칩니다.

둘째, 프레임을 모델에 입력하여 객체 탐지를 수행하는 단계입니다. 학습된 YOLO 모델은 각 프레임에 대해 객체의 클래스, 바운딩 박스 좌표, 신뢰도(confidence score)를 반환하며, 이를 기반으로 탐지 결과를 화면에 표시하거나 로그로 저장할 수 있습니다. 이때 너무 낮은 신뢰도를 가지는 탐지 결과는 필터링하여 정확도를 높일 수 있습니다.

셋째, 탐지 결과를 후처리하고 시각화하는 단계입니다. 탐지된 객체의 위치에 바운딩 박스를 그리거나, 탐지된 객체 수를 화면에 실시간으로 표시하는 등의 기능을 추가할 수 있습니다. 또한, 특정 조건이 충족되었을 때(예: 사람이 특정 영역에 진입했을 때) 알림을 보내는 이벤트 기반 시스템도 구현이 가능합니다.

넷째, 결과 데이터를 로그로 남기거나 외부 시스템과 연동하는 단계입니다. 예를 들어 탐지된 사람 수를 시간대별로 저장하거나, 특정 클래스가 일정 시간 이상 감지되었을 경우 관리자에게 메시지를 발송하는 기능 등이 이에 해당합니다. 이는 CCTV 기반의 보안 시스템, 통계 분석 시스템, 실시간 알림 시스템 등에 다양하게 응용될 수 있습니다.

실전 적용을 위한 팁과 고려 사항

실제 환경에서 YOLO를 활용한 CCTV 분석 시스템을 적용할 때는 몇 가지 주의할 점이 있습니다. 먼저 프레임 처리 속도입니다. 영상 입력은 실시간으로 들어오기 때문에 모델이 각 프레임을 빠르게 처리하지 못하면 지연이 발생하게 됩니다. 따라서 가능한 경량화된 YOLO 모델을 사용하거나, 하드웨어 리소스에 따라 적절한 추론 간격을 설정해야 합니다.

둘째, 낮은 조도나 해상도 문제입니다. CCTV는 야간이나 실내 환경에서 화질이 저하될 수 있는데, 이 경우 탐지 성능이 떨어질 수 있습니다. 이를 보완하기 위해 저조도 데이터로 모델을 추가 학습하거나, 이미지 선명도 향상 필터 등을 사용하는 방식이 유용합니다.

셋째, 클래스의 정의와 목적 설정이 명확해야 합니다. 예를 들어 단순히 사람만 탐지할 것인지, 특정 행동이나 자세까지 분석할 것인지에 따라 필요한 데이터와 학습 전략이 달라집니다. 단순 탐지라면 공개된 pre-trained 모델로도 충분할 수 있지만, 특정 조건에서 동작해야 하는 시스템이라면 사용자 정의 데이터로 재학습이 필요합니다.

넷째, 개인 정보 보호 이슈도 고려해야 합니다. 사람의 얼굴이나 신체 정보를 실시간으로 분석하는 경우, 영상 저장이나 결과 로그 보관 방식에서 법적 기준을 준수해야 하며, 사용 목적에 따라 적절한 개인정보 보호 대책을 마련해야 합니다.

결론 – YOLO와 CCTV가 만드는 스마트 환경

YOLO는 실시간 객체 탐지 성능이 뛰어나기 때문에 CCTV 영상 분석 분야에서 매우 유용하게 활용될 수 있습니다. 학습된 모델을 기반으로 다양한 환경에 맞춰 시스템을 구성할 수 있으며, 실시간성, 정확도, 확장성 측면에서도 충분한 경쟁력을 갖추고 있습니다.

제가 직접 프로젝트를 진행하면서 느낀 점은, 모델의 정확도 못지않게 실시간 시스템의 안정성과 입력 영상 품질 관리가 중요하다는 것이었습니다. 이를 고려하여 전체 구조를 설계하고, 각 단계별 최적화를 진행한 결과, 보행자 탐지 및 상황 알림 기능이 결합된 유의미한 시스템을 만들 수 있었습니다.

CCTV 영상 분석은 보안, 안전, 통계, 자동화 등 다양한 산업 분야로 확장될 수 있는 영역입니다. YOLO와 같은 강력한 도구를 통해 여러분도 직접 실시간 영상 분석 시스템을 구현해보시길 바랍니다. 기술적인 흥미뿐 아니라 실제 문제를 해결하는 데서 오는 보람도 크게 느끼실 수 있을 것입니다.

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