Roboflow를 활용한 조건부 어노테이터 구축 방법

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TL;DR

컴퓨터 비전 모델의 단순 감지를 넘어 특정 상황에 따른 대응 로직을 구현하는 조건부 어노테이션 기법을 설명한다. Roboflow Workflows에서 SAM 3 모델을 사용하여 보행자와 차량을 감지하고, Supervision 라이브러리로 정의한 다각형 구역(Polygon Zone)과의 충돌 여부를 판단한다. 입력 영상의 각 프레임을 처리하여 객체가 구역 내부에 있을 때만 특정 색상의 바운딩 박스를 표시하는 파이썬 구현 방식을 제시한다. 이를 통해 건설 현장이나 교차로 등 안전이 중요한 환경에서 실시간으로 위험 상황을 시각화하는 도구를 구축할 수 있다.

배경

Python 기초 지식, Roboflow 계정 및 API 키, OpenCV 및 NumPy 라이브러리에 대한 이해

대상 독자

컴퓨터 비전을 활용한 안전 모니터링 시스템 개발자 및 Roboflow 사용자

의미 / 영향

이 튜토리얼은 비전 모델의 출력을 비즈니스 로직과 결합하는 실질적인 방법을 제시합니다. 특히 고가의 센서 없이도 기존 CCTV 인프라와 오픈소스 라이브러리만으로 지능형 안전 경보 시스템을 구축할 수 있음을 보여줍니다.

섹션별 상세

실시간 안전 모니터링을 위해 단순 객체 감지를 넘어선 상황 인지형 시각화 도구가 필요하다. Roboflow Workflows의 'Build My Own' 템플릿을 사용하여 사용자 정의 비전 파이프라인을 설계하는 것으로 시작한다. SAM 3 블록을 연결하여 보행자와 차량에 대한 고정밀 세그멘테이션 마스크와 바운딩 박스 데이터를 추출한다. 감지된 데이터는 이후 조건부 로직의 기초 자료로 활용된다.

Roboflow 워크플로우 템플릿 선택 화면 — Screenshot사용자가 직접 워크플로우를 구성할 수 있는 'Build My Own' 옵션과 SAM 3 등 사전 정의된 템플릿 목록을 보여준다. 프로젝트의 목적에 맞는 시작점을 선택하는 단계를 설명한다.

SAM 3 블록 설정 화면 — Screenshot워크플로우 내에서 SAM 3 모델을 구성하고 감지할 클래스(vehicle, pedestrian)를 입력하는 과정을 보여준다. 모델이 어떤 데이터를 처리할지 정의하는 핵심 설정 단계이다.

근거

SAM 3는 보행자와 차량을 감지하고 정확한 세그멘테이션 마스크와 바운딩 박스를 제공하는 데 탁월하다. — Building a Danger Zone and Detection Workflow 섹션

위험 지역을 정의하기 위해 다각형 구역 시각화 블록을 중간 단계로 활용한다. 영상 내에서 감시가 필요한 특정 영역의 좌표를 추출하여 파이썬 스크립트의 기준점으로 설정한다. Supervision 라이브러리의 PolygonZone 클래스는 이 좌표를 기반으로 객체의 진입 여부를 불리언 값으로 반환한다. 이 과정을 통해 특정 영역 내의 객체만 선별적으로 처리할 수 있는 필터링 구조가 완성된다.

교차로 영상 위에 설정된 다각형 위험 구역 — Screenshot보행자 횡단보도 영역을 다각형(Polygon)으로 지정한 모습을 보여준다. 이 영역이 나중에 객체 진입 여부를 판단하는 기준 구역이 됨을 시각적으로 나타낸다.

추출된 감지 결과와 구역 정보를 결합하여 조건부 시각화 로직을 구현한다. 파이썬 스크립트에서 각 프레임별로 워크플로우를 실행하고, 결과값이 구역 내에 있는지 여부를 체크한다. 보행자가 구역 내에 있으면 초록색, 차량이 있으면 빨간색으로 바운딩 박스 색상을 동적으로 변경하여 출력한다. 단순한 감지 결과를 실시간으로 대응 가능한 시각적 경고 신호로 변환하는 것이 핵심이다.

python

zone = sv.PolygonZone(polygon=ZONE_POLYGON)
box_vehicle = sv.BoxAnnotator(color=VEHICLE_COLOR, thickness=3)
box_pedestrian = sv.BoxAnnotator(color=PEDESTRIAN_COLOR, thickness=3)

# ... (중략) ...

in_zone = zone.trigger(detections)
annotated = box_default.annotate(scene=annotated, detections=detections[~in_zone])
annotated = box_vehicle.annotate(scene=annotated, detections=detections[(detections.class_id == 0) & in_zone])
annotated = box_pedestrian.annotate(scene=annotated, detections=detections[(detections.class_id == 1) & in_zone])

객체가 특정 구역 내에 있는지 확인하고 클래스별로 색상을 다르게 지정하여 어노테이션을 수행하는 핵심 로직

근거

Supervision 라이브러리를 사용하면 객체가 다각형 구역 내에 있는지 확인하고 조건에 따라 색상을 변경할 수 있다. — Implementation 섹션의 코드 예시 및 설명

용어 해설

Polygon Zone: — 이미지 내에서 특정 관심 영역을 정의하기 위해 다각형 좌표로 설정한 구역이다. 이 구역은 객체가 특정 위험 지역에 진입했는지 여부를 판단하는 지리적 경계선 역할을 하며, 안전 모니터링 시스템의 핵심 논리 기준이 된다.
Segmentation Mask: — 이미지 내 객체의 형태를 픽셀 단위로 정밀하게 구분해낸 결과물이다. 바운딩 박스보다 정교하게 객체의 경계를 파악할 수 있어, 복잡한 배경 속에서도 보행자나 차량의 정확한 위치와 점유 영역을 계산하는 데 사용된다.
Inference SDK: — 학습된 AI 모델을 실제 애플리케이션에서 실행하기 위한 소프트웨어 개발 키트이다. Roboflow의 워크플로우를 외부 파이썬 스크립트와 연결하여 실시간 영상 프레임에 대한 예측 결과를 받아오는 통로 역할을 한다.

언급된 리소스

GitHubRoboflow Supervision Library

GitHubRoboflow Inference SDK

Roboflow를 활용한 조건부 어노테이터 구축 방법

TL;DR

배경

대상 독자

의미 / 영향

섹션별 상세

용어 해설

언급된 리소스

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