알제리 창고 노동자의 독학 컴퓨터 비전 도전: CPU 기반 박스 카운팅 시스템 구축기

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핵심 요약

알제리의 한 창고 노동자가 GPU가 없는 구형 PC 환경에서 OpenVINO와 YOLO 모델을 활용해 도난 방지용 박스 카운팅 시스템을 구축하며 겪는 기술적 난제를 공유했다.

배경

알제리의 대형 도매 창고에서 근무하는 작성자가 재고 손실과 도난을 방지하기 위해 독학으로 CCTV 기반 박스 카운팅 시스템을 개발 중이다. 하드웨어 지원 없이 Intel i7 8th Gen CPU라는 제한된 환경에서 실시간 추론과 객체 폐쇄 문제를 해결하기 위해 커뮤니티에 조언을 구했다.

의미 / 영향

저사양 하드웨어 환경에서의 실시간 객체 탐지는 모델 경량화뿐만 아니라 도메인에 특화된 전처리 및 트래킹 전략이 필수적이다. 특히 물류 현장의 폐쇄 문제는 단순한 알고리즘 교체보다 데이터 증강이나 특징점 기반 탐지 등 다각도의 접근이 요구됨이 확인됐다.

커뮤니티 반응

작성자의 독학 노력과 실무 적용 의지에 대해 긍정적인 반응이 이어지고 있으며, 제한된 하드웨어 환경에서의 최적화 방안에 대한 기술적 조언이 공유되고 있다.

합의점 vs 논쟁점

합의점

구형 CPU 환경에서 딥러닝 모델을 구동하기 위해서는 OpenVINO와 같은 하드웨어 가속 툴킷 사용이 필수적이다.
물류 현장의 박스 카운팅에서 가장 큰 기술적 장벽은 객체 간의 심각한 가려짐(Occlusion) 현상이다.

논쟁점

RT-DETR이 폐쇄 문제 해결의 대안이 될 수 있으나 CPU 환경에서의 연산 효율성 측면에서는 의견이 갈린다.

실용적 조언

CPU 성능 한계를 극복하기 위해 모델을 INT8 수준으로 양자화(Quantization)하여 실행 속도를 추가로 확보할 것
박스 전체 형태에 의존하기보다 가려짐에 덜 민감한 박스의 상단 모서리나 특정 표식을 탐지하도록 모델을 재학습시킬 것

언급된 도구

OpenVINO추천

인텔 CPU 기반 딥러닝 추론 최적화 및 가속

Roboflow Supervision추천

객체 추적, 마스킹 및 시각화 도구 세트

YOLOv8n중립

실시간 객체 탐지 모델

RT-DETR비추천

NMS가 필요 없는 실시간 객체 탐지 모델

섹션별 상세

작성자는 구형 사무용 PC 환경에서 실시간성을 확보하기 위해 YOLOv8n 모델을 OpenVINO로 변환하고 초당 3-4프레임만 처리하는 프레임 스킵 기법을 적용했다. 하지만 작업자가 여러 박스를 가슴에 밀착해 들고 이동할 때 YOLOv8n이 이를 하나의 객체로 병합해버리는 심각한 폐쇄(Occlusion) 문제가 발생하여 정확한 수량 파악에 어려움을 겪고 있다.

폐쇄 현상을 개선하기 위해 NMS(Non-Maximum Suppression) 과정이 없는 RT-DETR 모델을 도입하여 테스트를 진행했다. RT-DETR은 겹쳐진 객체를 분리하는 데 더 우수한 성능을 보였으나, i7 CPU 환경에서는 연산 부하가 너무 커서 시스템 전체의 병목 현상을 초래하고 실시간 구동이 불가능한 수준으로 나타났다.

객체 추적을 위해 Roboflow Supervision 라이브러리와 ByteTrack을 조합하여 사용 중이다. `sv.PolygonZone`을 활용해 배경에 쌓인 정적인 박스들을 마스킹 처리했으나, 작업자가 배경 박스 앞을 지나갈 때 트래커가 이동 중인 박스와 배경의 정지 박스를 혼동하여 ID를 놓치거나 잘못 부여하는 현상이 보고됐다.

저사양 CPU 환경에서 고밀도 객체 탐지를 구현하기 위해 모델 양자화(Quantization)나 더 가벼운 백본 네트워크로의 교체 가능성이 논의되고 있다. 또한 박스 전체를 탐지하는 대신 박스의 모서리나 특정 패턴 등 가려짐에 강한 특징점을 학습시키는 방식이 대안으로 제시될 수 있다.

실무 Takeaway

Intel i7 8th Gen CPU 환경에서 OpenVINO와 프레임 스킵(3-4 FPS)을 통해 실시간 추론 환경을 구축함
YOLOv8n은 밀집된 객체 탐지 시 폐쇄(Occlusion) 문제로 인해 여러 객체를 하나로 오인식하는 한계가 있음
RT-DETR은 폐쇄 문제 해결에 효과적이지만 CPU 환경에서는 연산량이 과도하여 실사용이 어려움
정적인 배경과 동적인 탐지 대상이 겹칠 때 ByteTrack 같은 트래커의 ID 유지 능력이 저하되는 실무적 난제가 확인됨