인공지능(AI) 기반 빅데이터 플랫폼 업체 노타는 최근 양산시의 ‘유동인구 딥러닝 모델 구축 사업’을 성공적으로 구축 완료했다고 18일 밝혔다.
▲ 인공지능이 CCTV의 영상에서 사람을 분류하고 있는 화면. 이미지 출처: 노타
관광지 및 유적지, 공원 등의 시설물 운영 계획을 위해서는 매년 방문객 집계가 필요하다. 하지만 사람이 직접 계수를 진행할 경우, 비용적인 문제가 크다. 이에 노타는 사람 대신 분석·통계하는 프로그램을 개발해 기술적, 비용적 부담을 줄였다.
‘딥러닝 기반 피플 카운팅 모델’은 영상 속 사람을 인공지능이 스스로 인지하고 분류해 시간대별 방문객 집계는 물론, 어르신·가족·청년 등 방문객 유형을 구분할 수 있다.
▲ 인공지능이 CCTV의 영상에서 사람을 분류하고 있는 화면. 이미지 출처: 노타
이 프로그램은 CCTV 영상을 활용해 유동인구의 정보를 추출하고, 저사양의 하드웨어 환경에서도 다수의 영상을 영상의 재생시간보다 빠르게 분석할 수 있도록 개발됐다.
그 뿐만 아니라 알고리즘이 1차로 어른, 아이를 구분하고 2차로 감지된 인물의 이미지와 데이터 통계까지 추출해 단순 인원수를 측정하는 수준을 넘어 어떤 방문객이 어떤 비율로 얼마나 방문하는지에 대한 세부적인 정보까지 파악할 수 있어 아주 낮은 비용으로 폭넓게 활용할 수 있다는 장점이 있다.
▲ 딥러닝 기반 피플카운팅 모델의 실제 구동화면. 이미지 출처: 노타
개발 이후, 양산시 방범용 CCTV 3개의 영상에 모델을 적용한 결과, 평균 95%의 정확도로 인원 통행량을 측정하며 우수한 성능을 보였다.
양산시는 양산천 둔치 일대 건강 걷기 등 유동인구 데이터 분석을 시작으로 삽량문화 축전, 웅상회야제, 건강 걷기대회 등 불특정 다수가 참여하는 축제, 행사의 방문객 분석도 해당 모델을 적용할 예정이라고 밝혔다.
노타 담당자는 “지속적인 AI 컨설팅 및 AI Model 개발을 통해 피플 카운팅뿐만 아니라 방문객 성별·연령대 분석, 직원 근태 관리, 출입 보안 등 다양한 분야로 앞으로 고객사가 원하는 인공지능 모델을 개발해 나갈 예정”이라고 말했다.
글. 이지은 기자 smile20222@brainworld.com | 이미지 및 자료출처 = 노타