실시간 사람 추적 기술
실시간 사람 추적 기술 사람이 할 수 있는 업무를 소프트웨어로 대체 할 수 있다면 기업에서는 비용을 절감 할 수 있습니다.
그리고 개인 입장에서는 다른 업무를 추가적으로 수행 할 수 있기 때문에 업무 효율이 높아 질 것입니다.
최근 들어서 이미지 인식과 머신러닝 분야에서 기술이 발달 하면서 특정한 분야에서는 사람과 비슷하거나 그 이상의 능력이 나타나고 있습니다.[/vc_column_text][vc_empty_space][vc_column_text]실시간 사람 추적 기술 분야 또한 사람의 업무를 대신 할 수 있을 만큼 정확도가 높아졌습니다.
대량의 영상으로 부터 빠르게 사람을 탐지해 낼 수 있습니다.
그리고 사람이 몇 명 있는지, 행동, 손, 얼굴 등의 위치 등을 정확하게 실시간으로 추적해 나갈 수 있습니다.
사람 추적 기술은 아래와 같이 사회 여러 분야에서 활용 될 수 있습니다.
보안 안전 분야
CCTV 등에서 사용될 수 있으며 범죄 예방 및 보안 안전 분야에서 사용 될 수 있습니다.
도로 교통 분야
보행자를 인색해야 하는 자율 주행 자동차와 운전자 보조시스템에서 사용 될 수 있습니다.
일상 생활 분야
사람의 동작을 인식하고 장비를 제어할 뿐만 아니라, 의사소통에 도움을 줄 수 있습니다.
여러가지 기술들을 이용하여 위의 서비스를 만들 수 있지만, 오늘 설명드리고자 하는 시스템은 오픈포즈(OpenPose)라는 오픈소스입니다.
OpenPose represents the first real-time multi-person system to jointly detect human body, hand, facial, and foot keypoints (in total 135 keypoints) on single images.
오픈포즈는 Carnegie Mellon University 에서 개발된 라이브러리 입니다.
실시간으로 여러 사람들의 몸체, 손, 얼굴 그리고 발들을 인식 할 수 있는 모델로 기존의 데이터로 학습된 모델을 함께 제공합니다.
(출처 : OpenPose)
2차원으로 실시간 영상데이터에서 여러 사람의 키포인트 추출이 가능합니다.
여러 종류 유형으로 몸체, 얼굴, 손의 위치 정보를 추출 할 수 있습니다.
그리고 3차원으로 한사람의 키포인트 추출이 가능합니다.
Body-Foot Estimation (출처 : OpenPose)
사람의 형태를 추출하여 추적 할 수 있을 뿐만 아니라, 얼굴 형태, 몸체 등을 함께 추적해 나갈 수도 있습니다.
Body, Face, and Hands Estimation (출처 : OpenPose)
상황에 따라 사람의 손짓이나 동작을 추적하고 탐지하는 시스템을 개발 할 때에도 오픈포즈를 이용하여 키포인트를 추출해 낼 수 있습니다.
아래의 이미지 처럼 정교하게 손가락의 위치 또는 모양등을 추출 할 수 있는 것을 알 수 있습니다.
Body and Hands Estimation (출처 : OpenPose)
입력으로는 이미지와 그리고 영상, 비디오 캠, IP 카메라를 지원하고 C++ 형태의 커스텀 입력 값을 지원합니다.
출력으로는 배경이미지와 키포인트가 합쳐진 이미지, 키포인트 이미지, JSON, XML, 영상 데이터로 저장할 수 있습니다.
Body and Hands Estimation (출처 : OpenPose)
오픈포즈와 관련된 더 많은 자료를 확인하고자 하시면, 아래의 페이지를 방문해 주시기 바랍니다.