Roboflow를 활용한 고급 컴퓨터 비전 워크플로 구축 방법

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핵심 요약

이 아티클은 보안 카메라 영상에서 프라이버시를 보호하면서도 효율적인 모니터링이 가능한 고급 AI 워크플로 구축 사례를 다룹니다. 고해상도 영상에서 작은 객체를 놓치지 않기 위해 이미지를 타일로 나누어 처리하는 Image Slicer 기법과 ByteTrack을 이용한 지속적인 객체 추적 방식을 결합합니다. 특히 특정 구역(Polygon) 내부의 인원만 식별하고 외부 인원은 자동으로 픽셀화하는 조건부 로직을 구현하며, Florence-2 모델을 연동해 주기적인 상황 캡션을 생성합니다. 이를 통해 보안 시스템이 단순히 모든 것을 기록하는 방식에서 벗어나, 필요한 정보만 선택적으로 수집하고 익명화를 기본값으로 설정하는 프라이버시 우선 구조를 실현합니다.

배경

Roboflow Workflows 기본 사용법, 객체 탐지 및 트래킹의 기본 개념, JSON 구조에 대한 이해

대상 독자

컴퓨터 비전 파이프라인을 구축하는 엔지니어 및 프라이버시 준수 보안 시스템 설계자

의미 / 영향

이 기술은 보안 시스템에서 '기본값으로서의 익명화'를 기술적으로 구현할 수 있음을 보여줍니다. 복잡한 코딩 없이 로우코드 워크플로만으로 고성능 탐지, 추적, VLM 기반 분석을 통합함으로써 지능형 영상 분석 시스템의 구축 비용과 난이도를 획기적으로 낮춥니다.

섹션별 상세

고해상도 영상에서 작은 객체를 탐지하기 위해 Image Slicer 블록을 활용합니다. 원본 영상을 축소하는 대신 겹치는 타일로 나누어 모델에 입력함으로써 작은 머리 형태의 객체에 대한 재현율(Recall)을 극대화합니다. 타일별로 독립적인 추론이 수행되므로 연산량은 늘어나지만 정밀도는 크게 향상됩니다. 최종적으로 Detections Stitch 블록이 각 타일의 좌표를 원본 프레임 기준으로 재매핑하여 통합된 결과를 제공합니다.

ByteTrack을 사용하여 프레임 간 객체의 정체성을 유지합니다. 탐지 모델은 각 프레임을 독립적으로 처리하지만, 트래커는 이전 프레임의 위치를 기반으로 다음 위치를 예측하여 동일 인물에게 고유 ID를 부여합니다. 구역 필터링 이전에 트래킹을 수행함으로써 인물이 구역을 잠시 벗어났다 돌아오더라도 동일한 세션 ID와 체류 시간을 유지할 수 있게 설계되었습니다. 이는 보안 로그의 연속성을 확보하는 핵심적인 구조입니다.

다중 분기 로직을 통해 구역 기반의 프라이버시 필터링을 구현합니다. 폴리곤 구역 내부에 위치한 객체는 바운딩 박스와 ID 라벨이 표시되어 모니터링 대상이 되지만, 구역 외부의 객체는 즉시 Pixelate Visualization 블록을 거쳐 익명화됩니다. 이러한 조건부 라우팅은 단일 워크플로 그래프 내에서 시각적 출력과 데이터 처리를 동시에 제어할 수 있게 해줍니다. 결과적으로 법적 규제 준수와 보안 목적 달성을 동시에 만족시킵니다.

Florence-2와 같은 VLM을 통합하여 자연어 기반의 감사 로그를 생성합니다. 연산 비용이 높은 VLM의 특성을 고려하여 Rate Limiter를 배치함으로써 매 프레임이 아닌 특정 시간 간격으로만 캡션을 생성하도록 최적화합니다. 이 분기는 메인 탐지 루프와 분리되어 실행되므로 전체 시스템의 처리 속도(Throughput)에 영향을 주지 않습니다. 생성된 텍스트 데이터는 JSON 결과값에 포함되어 사후 분석 및 검색에 활용됩니다.

코드 예제

json

{
  "captioning": "\"A large group of people walking across a white floor.\"",
  "time_in_zone_output": {
    "image": { "width": 1920, "height": 1080 },
    "predictions": [
      {
        "width": 14, "height": 19, "x": 937, "y": 497.5,
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        "tracker_id": 1,
        "time_in_zone": 1.8685314685314687
      }
    ]
  }
}

워크플로 실행 결과로 생성된 구조화된 JSON 데이터 예시

실무 Takeaway

고해상도 보안 영상에서 작은 객체 탐지율을 높이려면 Image Slicer를 사용해 타일 단위로 추론하고 Detections Stitch로 결과를 통합해야 한다.
객체의 구역 출입이 빈번한 환경에서는 필터링 블록 이전에 ByteTrack을 배치하여 세션 ID의 단절 없이 체류 시간을 정확히 측정할 수 있다.
VLM을 실시간 파이프라인에 통합할 때는 Rate Limiter를 사용하여 추론 빈도를 조절함으로써 메인 탐지 루프의 지연 시간을 방지해야 한다.

언급된 리소스

문서Roboflow Workflow Documentation

{ "captioning": "\"A large group of people walking across a white floor.\"", "time_in_zone_output": { "image": { "width": 1920, "height": 1080 }, "predictions": [ { "width": 14, "height": 19, "x": 937, "y": 497.5, "confidence": 0.7519588470458984, "tracker_id": 1, "time_in_zone": 1.8685314685314687 } ] } }

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