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Computer Vision · 2024년 6월 – 2024년 11월
YOLO기반 뜀걸음 측정 시스템
군대 체력검정 자동 측정
개요
2024 군학연계 AI 프로그램에서 군 체력검정의 측정 인력을 줄이기 위해 개발했습니다. 경기대학교 교수팀과 국군지휘통신사령부 간부·병사가 함께했으며, 저는 병사로 참여했습니다. YOLO로 영상 속 번호표를 인식해 참가자와 달린 바퀴 수를 파악하는 시스템입니다.
저는 인식 파라미터를 조정하고 프레임별 결과를 누적하는 방식을 개선했습니다.
문제
복무하던 부대에서는 달리기 체력검정 시 참가자마다 바퀴 수를 세는 인원을 일대일로 배정해야 했습니다. 이러한 방식은 많은 인력을 필요로 했으며, 인원이 부족할 때 체력검정 운영에 부담이 되었습니다.
카메라 영상으로 참가자별 바퀴 수를 자동 집계하여 수동 확인에 필요한 인력을 줄이는 것을 목표로 했습니다.
기술적으로는 참가자를 안정적으로 식별하는 것이 중요했습니다. 달리는 과정에서 옷이 접히거나 팔이 번호표를 가리면 번호를 확인할 수 없어, 연속적인 인식과 추적이 불안정해지는 문제가 발생했습니다.
담당 역할
- 달리기 상황에서 번호표 인식의 안정성을 높이기 위해 YOLO 파라미터를 조정했습니다.
- 달리기 경로에서 번호표가 가장 안정적으로 인식되는 구간을 확인했습니다.
- 옷의 접힘과 팔에 의한 가림으로 발생하는 인식 실패를 분석했습니다.
- 전체 경로에서 연속 추적하는 대신, 특정 구간의 인식 결과를 누적하는 방식을 제안했습니다.
접근 방식
- 초기에는 참가자를 실시간으로 지속 추적하는 방식을 목표로 했습니다.
- 그러나 달리는 동안 번호표가 항상 보이지 않아, 개별 프레임의 인식 결과가 누락되거나 불안정해지는 문제가 있었습니다.
- 이를 해결하기 위해 인식 파라미터를 조정하고, 번호표가 안정적으로 인식되는 구간을 확인했습니다.
- 이후 해당 구간에 인식을 집중하고 여러 프레임의 관측 결과를 누적하는 방식을 제안했습니다.
- 번호표가 간헐적으로 가려지더라도 참가자를 안정적으로 식별하고 바퀴 수를 집계할 수 있도록 측정 방식을 개선하고자 했습니다.
시스템 구성
- 영상 입력 단계에서는 달리기 체력검정 중 촬영한 카메라 영상을 사용합니다.
- 참가자 인식 단계에서는 YOLO로 번호표를 인식하여 개별 참가자를 식별합니다.
- 관측 결과 누적 단계에서는 특정 구간의 여러 프레임에서 인식 결과를 모아 일시적인 가림의 영향을 줄이는 방식을 제안했습니다.
- 집계 결과로 참가자별 완료한 바퀴 수를 제공합니다.
사용 기술
결과
- 관련 프로그램에서 IITP 원장상(우수상)을 받았습니다.