사무실 내 다중 카메라 기반 인물 인식 및 추적 시스템 구현 가능성 문의

핵심 요약

4대의 CCTV를 활용해 얼굴 인식 없이 전신 ReID와 객체 추적 기술만으로 사무실 내 인물 식별 및 활동 분류 시스템을 구축하려는 시도와 그 실현 가능성에 대한 논의이다.

배경

40-50명 규모의 사무실에서 4대의 1080p CCTV를 이용해 인물 추적 및 활동 분류 시스템을 구축하고자 한다. 얼굴이 잘 보이지 않는 환경적 제약 때문에 전신 기반 재식별(ReID) 기술의 실효성과 다중 카메라 간 일관된 ID 유지 방법론에 대해 커뮤니티의 조언을 구하고 있다.

커뮤니티 반응

사용자의 구체적인 환경 설정과 기술 스택에 대해 실현 가능성을 묻는 질문에 대해 기술적 호기심을 보이는 반응이다.

언급된 도구

YOLO추천

인물 탐지(Person Detection)

ByteTrack추천

다중 객체 추적(Multi-Object Tracking)

섹션별 상세

사용자는 YOLO를 통한 인물 탐지, ByteTrack을 이용한 다중 객체 추적, 그리고 전신 기반 ReID 임베딩 비교를 주요 기술 스택으로 고려하고 있다. 1080p 해상도의 고정형 CCTV 4대를 활용하며, 좁은 복도와 단일 출입구라는 환경적 특성을 활용해 시스템의 복잡도를 낮추려 시도한다. 특히 카메라가 위에서 아래를 내려다보는 각도라 얼굴이 가려지는 상황에서 전신 특징점 추출이 핵심이다.

얼굴 인식의 한계와 전신 ReID의 대안에 대해 집중적으로 논의했다. 카메라 각도가 위에서 아래를 내려다보는 형태라 얼굴 식별이 어렵다는 점이 가장 큰 기술적 난제이다. 이에 따라 얼굴 대신 옷차림이나 체형 등 전신 특징점을 추출하는 ReID 기술만으로 40-50명의 인원을 구분하고 다중 카메라 간에 동일 인물임을 보장할 수 있는지에 대한 의문이 제기됐다.

프로젝트의 최종 목표는 단순한 위치 추적을 넘어 사용자의 활동 상태를 분류하는 것이다. '업무 중', '휴대폰 사용', '취침' 등 구체적인 활동 상태를 분류하고자 하는 목표를 가지고 있다. 단일 진입점에서 부여된 고유 ID를 하루 종일 유지하며 사무실 내 동선을 파악하고 통계적 데이터를 산출하는 것이 핵심 요구사항이다.

실무 Takeaway

얼굴 인식이 어려운 환경에서 전신 ReID(Body-based ReID)가 현실적인 대안으로 검토되고 있다.
단일 출입구(Single Entry Point)를 활용해 초기 ID를 부여하는 전략이 시스템 안정성에 중요하다.
단순 추적을 넘어 자세 추정(Pose Estimation) 등을 결합한 세부 활동 분류(Activity Classification)가 최종 목표이다.