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3D 축구 VAR 시스템 구축

단일 카메라 영상에서 피치 보정·RF-DETR 기반 선수 탐지·단안 3D 재구성을 거쳐 30초 이내에 오프사이드 판정을 산출한다.

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TL;DR

프로 경기용 반자동 오프사이드 시스템은 다수 카메라와 운영팀 때문에 백만 달러 이상이 들 수 있어 접근성이 낮았다. 대안으로 제시된 파이프라인은 단일 카메라 클립을 입력받아 공이 플레이된 프레임을 지정하고 HSV 색상 매칭으로 피치 선을 자동 검출하거나 네 점 수동 보정으로 카메라 소실점을 얻는다. RF-DETR 기반 선수 검출을 GPU에서 실행하고 프레임별 결과를 캐시한 뒤 사용자가 판정에 필요한 선수만 선택하면 단안 3D 재구성으로 톱다운 metric 좌표에 배치하여 렌더링된 장면에서 오프사이드 여부를 계산한다. 이 접근법은 30초 이내 판정을 목표로 하여 비용과 장비 요건을 낮추는 대신 피치 라인 검출과 카메라 원근에 민감하므로 수동 보정 옵션을 포함해 신뢰도를 보완했다.

섹션별 상세

01
현행 프로 경기용 반자동 오프사이드 시스템은 동기화된 다수 카메라와 전담 운영팀을 필요로 하며 설치·운영 비용이 100만 달러를 초과할 수 있다. 이를 대체하기 위해 단일 카메라 클립을 입력으로 받아 오프사이드 판정을 내리는 파이프라인을 설계했다. 사용자는 클립을 업로드해 공이 플레이된 프레임으로 스크럽하고 시스템은 자동으로 피치 선을 검출하거나 사용자가 네 점을 수동 선택하여 기준선과 소실점을 확보한다. 그다음 프레임별 선수 검출을 수행하고 판정에 필요한 선수만 선택해 3D로 재구성한 뒤 톱다운 metric 좌표계에 배치해 렌더링된 장면에서 오프사이드 여부를 계산하며 전체 과정은 30초 이내에 완료된다고 명시됐다.
실제 경기 장면에서 오프사이드 판정이 필요한 정지 프레임을 캡처한 스크린샷이다.
Screenshot경기 화면의 원시 입력 예시로서 카메라 원근과 선수 배치가 오프사이드 판정에 어떤 영향을 미치는지 보여준다. 이 이미지는 단일 카메라에서 피치 보정과 선수 검출이 왜 필요한지, 그리고 자동 파이프라인이 입력으로 받을 장면 특성을 이해하는 데 직접적으로 기여한다.
프레임 내 선수 검출 바운딩박스와 선택된 선수들이 표시된 스크린샷이다.
ScreenshotRF-DETR 기반 검출 결과와 선택 인터페이스의 예시를 보여주며, 검출된 객체들이 어떻게 캐싱되고 판정 대상 선수가 선택되는지의 UI적 맥락을 제공한다. 바운딩박스의 분포는 다수 선수 환경에서 검출 정확도와 선택 절차가 판정 정확도에 미치는 영향을 가시화한다.
02
파이프라인의 핵심 기술 구성은 세 가지 문제로 분리되어 구현됐다. 선수 검출은 RF-DETR 같은 COCO로 학습된 검출기를 사용해 사람 바운딩박스를 얻고 이 결과는 프레임 단위로 GPU에서 처리되며 캐시된다. 피치 라인 검출은 알려진 색을 기준으로 HSV 색상 매칭을 적용해 경량으로 선을 추출하고 자동 검출 실패 시 네 점 수동 선택으로 보정할 수 있다. 선택된 선수만 단안 3D 재구성 알고리즘으로 GPU에서 복원해 경기장 평면의 metric 좌표에 배치함으로써 속도와 정확도 사이의 균형을 맞추고, 이 설계는 비용과 장비 접근성 측면에서 기존 시스템과 대비되는 실용적 이점을 제공한다.
피치의 선을 기준으로 이미지에서 크롭하거나 보정점을 제안하는 캡처 이미지이다.
Screenshot피치 보정 단계에서 자동 검출 결과 또는 수동으로 선택하는 네 점이 어떻게 보이는지를 시각적으로 제시한다. 이 이미지는 HSV 기반 선 검출의 출력물이나 수동 보정 인터페이스와 대응되어 피치 좌표계 획득 과정을 이해하도록 돕는다.
선수들을 3D로 재구성해 톱다운 뷰에서 오프사이드 라인을 시각화한 렌더 이미지다.
Diagram단안 3D 재구성 결과를 경기장 평면의 metric 좌표계에 배치한 출력 예시로서, 재구성된 선수 높이와 소실점 기반 투영이 판정 결과에 어떤 영향을 주는지 가시화한다. 이 이미지는 파이프라인의 최종 산출물이며 공간적 관계를 근거로 오프사이드 여부를 도출하는 과정을 명확히 보여준다.

용어 해설

RF-DETR
RF-DETR은 객체 탐지용 Transformer 기반 모델로, COCO 같은 범용 데이터셋으로 학습된 검출기를 빠르게 적용할 수 있다. 이미지 입력에서 사람 바운딩박스를 추출하여 후속 처리(예: 3D 재구성)에 필요한 좌표를 공급하는 역할을 한다. 실시간 판정 파이프라인에서 GPU 가속과 결합되어 프레임별 검출을 캐시함으로써 처리 속도를 높이는 데 중요하다.
HSV 색상 매칭(HSV Color Matching)
HSV 색상 매칭은 색 공간을 Hue, Saturation, Value로 분리해 특정 색 범위를 단순한 임계값으로 추출하는 고전적 영상기법이다. 경기장의 흰색 또는 노란색 선처럼 알려진 색을 가진 객체를 빠르게 분리하여 피치 마커를 검출할 때 사용된다. 딥러닝 대신 경량 고전 알고리즘을 사용해 계산 비용을 낮추고 수동 보정 옵션과 결합해 안정성을 확보한다.
단안 3D 재구성(Monocular 3D Reconstruction)
단안 3D 재구성은 단일 카메라 이미지에서 사람의 포즈나 깊이 정보를 추정해 장면 내 3차원 위치를 복원하는 기법이다. 검출된 바운딩박스와 카메라의 소실점·피치 보정을 입력으로 삼아 선수 표면을 톱다운(metric) 좌표계로 투영하는 방식으로 동작한다. 오프사이드 판정처럼 카메라 하나로 공간적 관계를 판단해야 하는 응용에 핵심적인 역할을 한다.
피치 보정(Pitch Calibration)
피치 보정은 영상에서 경기장 선을 검출하거나 수동으로 기준점 4개를 선택해 카메라의 원근과 소실점을 추정하는 과정이다. 이 보정으로 이미지 픽셀 좌표를 축구장 위의 거리 단위(metric 좌표)로 변환할 수 있어 3D 재구성 결과를 실제 거리 기준으로 배치할 수 있다. 자동 검출이 부정확할 때 수동 입력으로 보완할 수 있어 실무에서 신뢰도를 높인다.

기술

  • RF-DETR
  • HSV color matching
  • GPU
  • COCO-trained detector

활용 사례

  • 단일 카메라 영상 기반 오프사이드 판정
  • 저비용 VAR 대체 도구
  • 스포츠 경기 영상의 실시간 분석 워크플로
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출처 · 인용 안내

원문 발행 2026. 07. 03.수집 2026. 07. 03.출처 타입 RSS

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