YOLO(You Only Look Once) 모델은 컴퓨터 비전 분야에서 매우 유명한 객체 탐지 시스템입니다. YOLO는 속도와 정확성 모두에서 뛰어난 성능을 보여 많은 응용 분야에서 사용되고 있습니다. 특히, 드론과 같은 이동체에서의 실시간 객체 추적에 관한 연구가 활발히 진행되고 있습니다. 본 글에서는 YOLO 모델의 기본 개념과 이 모델이 드론에서의 객체 추적에 어떻게 활용될 수 있는지 살펴보겠습니다.
1. YOLO 모델 개요
YOLO 모델은 객체 탐지 분야에서 CNN(Convolutional Neural Network)을 활용하여, 입력 이미지에서 객체를 동시에 탐지합니다. 다른 전통적인 객체 탐지 방법들과 비교했을 때, YOLO는 이미지를 그리드로 나누어 각 그리드 셀에서 객체를 탐지하고 클래스를 분류합니다. 이러한 특성 덕분에 YOLO는 실시간으로 동작할 수 있습니다.
1.1 YOLO의 기본 원리
YOLO는 다음과 같은 과정을 통해 객체를 탐지합니다:
- 입력 이미지를 S x S의 그리드로 나누어 각 셀에 대한 바운딩 박스를 예측합니다.
- 각 셀은 특정 객체가 존재할 확률과 바운딩 박스의 위치를 예측합니다.
- 이후, 비최대 억제(NMS) 기술을 적용하여 중복된 바운딩 박스를 제거합니다.
1.2 YOLO의 여러 버전
YOLO는 꾸준한 발전을 이루어왔으며, 주요 버전으로는 YOLOv1, YOLOv2, YOLOv3, YOLOv4, YOLOv5, YOLOv6가 있습니다. 각 버전은 성능 개선, 속도 향상 및 새로운 기능 추가를 목표로 발전해왔습니다.
2. 드론에서의 YOLO 모델 응용
드론은 공중에서 촬영할 수 있는 특성 덕분에 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 물류, 감시, 농업 등 여러 분야에서 드론을 활용하여 실시간 데이터 수집이 이루어지고 있습니다. 특히, 드론에서 YOLO를 사용하여 실시간 객체 추적을 수행하는 것은 매우 유용합니다.
2.1 드론의 필수 요소
드론을 통해 실시간 객체 추적을 수행하기 위해서는 몇 가지 필수 요소가 있습니다:
- 카메라: 드론에 장착된 카메라는 주변 환경을 촬영하여 YOLO 모델의 입력 이미지로 사용됩니다.
- 프로세서: 실시간 객체 탐지를 위해 충분한 성능을 가진 프로세서가 필요합니다. 저전력 소모와 고성능을 동시에 만족시켜야 합니다.
- 소프트웨어: YOLO 모델을 실행하고 드론의 비행 제어 시스템과 통신할 수 있는 소프트웨어가 필요합니다.
3. YOLO를 활용한 드론 객체 추적 예제
다음은 Python과 OpenCV를 이용하여 YOLO 모델을 활용한 드론 객체 추적의 예시 코드입니다. 이 코드는 비디오 또는 카메라 스트림에서 객체 탐지를 수행합니다.
import cv2
import numpy as np
# YOLO 모델 로드
net = cv2.dnn.readNet("yolov3.weights", "yolov3.cfg")
layer_names = net.getLayerNames()
output_layers = [layer_names[i[0] - 1] for i in net.getUnconnectedOutLayers()]
# 클래스 목록 로드
with open("coco.names", "r") as f:
classes = [line.strip() for line in f.readlines()]
# 드론의 카메라 스트림팀 연결
cap = cv2.VideoCapture(0) # 0은 기본 카메라
while True:
# 비디오 프레임 캡처
ret, frame = cap.read()
height, width, channels = frame.shape
# 이미지 전처리
blob = cv2.dnn.blobFromImage(frame, 0.00392, (416, 416), (0, 0, 0), True, crop=False)
net.setInput(blob)
outs = net.forward(output_layers)
# 바운딩 박스, 신뢰도, 클래스 ID 저장
boxes = []
confidences = []
class_ids = []
for out in outs:
for detection in out:
scores = detection[5:]
class_id = np.argmax(scores)
confidence = scores[class_id]
if confidence > 0.5: # 신뢰도가 높을 경우
# 객체의 위치 및 크기
center_x = int(detection[0] * width)
center_y = int(detection[1] * height)
w = int(detection[2] * width)
h = int(detection[3] * height)
# 바운딩 박스 좌상단 좌표
x = int(center_x - w / 2)
y = int(center_y - h / 2)
boxes.append([x, y, w, h])
confidences.append(float(confidence))
class_ids.append(class_id)
# 비최대 억제 적용
indexes = cv2.dnn.NMSBoxes(boxes, confidences, 0.5, 0.4)
# 탐지된 객체 그리기
for i in range(len(boxes)):
if i in indexes:
x, y, w, h = boxes[i]
label = str(classes[class_ids[i]])
color = (0, 255, 0) # 초록색
cv2.rectangle(frame, (x, y), (x + w, y + h), color, 2)
cv2.putText(frame, label, (x, y + 30), cv2.FONT_HERSHEY_PLAIN, 3, color, 3)
# 결과 출력
cv2.imshow("Image", frame)
# 'q' 키를 눌러 종료
if cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord('q'):
break
cap.release()
cv2.destroyAllWindows()
3.1 코드 설명
위 코드에서는 YOLOv3 모델을 활용하여 드론의 카메라로부터 입력된 비디오 스트림을 처리합니다. 각 프레임에 대해 다음과 같은 작업을 수행합니다:
- YOLO 모델을 로드하고 미리 정의된 클래스 목록을 불러옵니다.
- 드론의 카메라 스트림을 열고 프레임을 반복적으로 캡처합니다.
- 각 프레임을 YOLO 모델에 입력으로 사용하기 위해 전처리합니다.
- 모델의 출력을 통해 탐지된 객체의 바운딩 박스, 신뢰도 및 클래스 ID를 가져옵니다.
- 비최대 억제(NMS)를 적용하여 중복된 바운딩 박스를 제거하고 최종 탐지 결과를 출력합니다.
3.2 최적화 방법
드론에서의 실시간 객체 추적을 성능을 더욱 향상시키기 위해 다음과 같은 최적화 방법을 고려할 수 있습니다:
- 모델 가벼움: YOLO의 경량 버전인 YOLO-Tiny를 사용할 수 있습니다. 거리 제약이나 작은 영역에서의 객체 탐지가 필요할 경우 특히 유용합니다.
- GPU 사용: GPU를 사용하여 모델을 더욱 빠르게 실행할 수 있습니다.
- 비디오 해상도 조절: 입력 비디오의 해상도를 낮추어 처리 속도를 향상시킬 수 있습니다.
4. 결론
오늘날 드론과 YOLO 모델의 결합은 실시간 객체 추적 분야에서 많은 가능성을 제시하고 있습니다. YOLO의 높은 속도와 정확성 덕분에 드론의 비행 제어 시스템과 결합하여 효과적으로 객체를 모니터링할 수 있습니다. 앞으로도 YOLO와 드론 기술의 발전이 지속되어 더 다양한 응용 분야에서 활용되기를 기대합니다.
이 강좌를 통해 YOLO 모델과 어떻게 드론에 적용할 수 있는지에 대한 기초적인 이해를 돕기를 바랍니다. 실습을 통해 더 많은 지식을 습득하시길 바랍니다!