플러스프로젝트 배경
문제점
현재 감시 시스템은 수동 모니터링과 분산 데이터 관리로 인해 실시간 사건 대응과 차량 식별이 어렵습니다.
번호판 자동 인식 기능이 없어 핵심 정보 누락이 빈번하며, 데이터가 개별 장치에 저장되어 보안성과 연속성이 떨어집니다.
프로젝트 목표
본 프로젝트는 CCTV 인프라와 연동되는 AI 차량 번호판 인식(LPR) 시스템을 구축해 다수의 카메라에서 차량과 번호판을 실시간 자동 탐지·인식하고 번호 기반 영상 검색 및 중앙 관리를 가능하게 합니다.
또한 안전한 중앙 저장 구조로 데이터 손실을 방지하고 운영 안정성을 확보합니다.
핵심 기술 포인트
- 다양한 환경 대응: 저조도·날씨 변화 등에서도 정확한 번호판 인식
- 중앙 통합 관리: API·대시보드 기반 교통·보안·스마트시티 연동
- 다중 차량 지원: 자동차·버스·오토바이 등 인식 및 자동 알림
- 보안 강화: 접근 제어와 권한 관리로 안전한 데이터 처리
현재 감시 시스템은 수동 모니터링과 분산 데이터 관리로 인해 실시간 사건 대응과 차량 식별이 어렵습니다.
번호판 자동 인식 기능이 없어 핵심 정보 누락이 빈번하며, 데이터가 개별 장치에 저장되어 보안성과 연속성이 떨어집니다.
프로젝트 목표
본 프로젝트는 CCTV 인프라와 연동되는 AI 차량 번호판 인식(LPR) 시스템을 구축해 다수의 카메라에서 차량과 번호판을 실시간 자동 탐지·인식하고 번호 기반 영상 검색 및 중앙 관리를 가능하게 합니다.
또한 안전한 중앙 저장 구조로 데이터 손실을 방지하고 운영 안정성을 확보합니다.
핵심 기술 포인트
- 다양한 환경 대응: 저조도·날씨 변화 등에서도 정확한 번호판 인식
- 중앙 통합 관리: API·대시보드 기반 교통·보안·스마트시티 연동
- 다중 차량 지원: 자동차·버스·오토바이 등 인식 및 자동 알림
- 보안 강화: 접근 제어와 권한 관리로 안전한 데이터 처리
프로젝트 성과
인식 정확도
시스템은 전체 차량 번호판 인식 정확도 약 92%를 달성하여 다양한 환경 조건에서도 신뢰성 있는 번호판 추출을 보장합니다.
멀티 카메라 처리량
고성능 추론을 위해 최적화되어, 단일 NVIDIA V100 서버에서 최대 8개의 감시 카메라 영상을 동시에 실시간으로 처리할 수 있습니다.
다중 차량 추적
ByteTrack, FairMOT 알고리즘을 통합하여 버스, 자동차, 오토바이를 동시에 추적할 수 있으며, 다양한 차량 유형에 대한 포괄적인 모니터링을 지원합니다.
알림용 이미지 아카이빙
탐지된 각 차량 이미지를 저장하여 알림, 조사, 증거 관리에 활용함으로써 법 집행 및 보안 업무를 강화합니다.
핵심 기능
실시간 차량 및 번호판 인식
YOLOv8·Faster R-CNN 등 최첨단 딥러닝으로 차량·번호판을 신속·정확하게 감지하며, OpenCV·ImgAug, LPRNet/DeepLPR OCR을 결합해 다양한 번호판에서도 높은 인식률을 달성합니다.
통합 모니터링 및 대시보드 연동
API와 Next.js 기반 대시보드를 제공하여 탐지 결과 조회, 인식 성능 모니터링, 시스템 성능 시각화를 지원합니다. 정밀도, 재현율, OCR 정확도와 같은 핵심 성능 지표를 지속적으로 추적 및 보고합니다.
진행 단계
연구 및 시스템 설계
2023.04.
요구사항 분석, 기존 감시 인프라 검토 및 전체 시스템 아키텍처 설계를 수행합니다. AI 모델(YOLOv8, Faster R-CNN, LPRNet/DeepLPR)을 선정하고 데이터 수집 및 평가 기준을 정의합니다.
모델 학습 및 최적화
2023.06.
다양한 차량 유형에 대한 번호판 데이터셋을 수집·라벨링하고 탐지 및 OCR 모델을 학습·튜닝하여 약 92% 인식 정확도를 달성합니다. 또한 조명, 각도 변화 등 실제 환경 조건에 맞춰 최적화합니다.
백엔드 및 추적 개발
2023.08.
Python FastAPI 기반 백엔드에 Kafka/Flink를 연동하여 다중 카메라 스트림을 처리하고, ByteTrack 및 FairMOT 알고리즘으로 다양한 소스의 차량을 추적합니다.
대시보드 및 통합
2023.10.
Next.js 기반 대시보드를 개발하여 모니터링 및 결과 조회 기능을 제공합니다. 교통 시스템 연계를 위한 API를 구현하고, 알림용 이미지 저장 기능을 추가하며 MongoDB로 데이터 흐름을 보장합니다.
테스트 및 배포
2023.12.
NVIDIA V100 서버에서 8개 카메라 스트림을 동시에 실시간 처리하는 기능적·성능 테스트를 수행합니다. 확장성 검증, 지연 시간 최적화, 엣지 디바이스 및 클라우드 환경 배포를 위한 준비를 완료합니다.
프로젝트 상세
본 프로젝트는 AI 기반 차량 번호판 인식(LPR) 시스템으로, 감시 카메라와 연동되어 조명·날씨·시야각 등 다양한 환경에서도 안정적으로 작동합니다.
시스템은 차량을 자동 감지하고 번호판을 추출한 뒤, 딥러닝 OCR로 정확하게 인식합니다.
다중 카메라 입력, 저지연 처리, API·대시보드 연동을 통해 실시간 교통 관리와 보안 시스템 통합이 가능합니다.
학습된 엔드투엔드 LPR 파이프라인(감지→추출→인식→추적) 을 기반으로
정밀도·재현율·정확도 리포트를 제공하며, 엣지 및 클라우드 환경 모두에 배포할 수 있습니다.
이 솔루션은 교통 단속, 주차 관리, 스마트 시티 감시, 톨게이트·국경 보안 등
다양한 분야에서 실시간 차량 인식과 자동화를 지원합니다.
시스템은 차량을 자동 감지하고 번호판을 추출한 뒤, 딥러닝 OCR로 정확하게 인식합니다.
다중 카메라 입력, 저지연 처리, API·대시보드 연동을 통해 실시간 교통 관리와 보안 시스템 통합이 가능합니다.
학습된 엔드투엔드 LPR 파이프라인(감지→추출→인식→추적) 을 기반으로
정밀도·재현율·정확도 리포트를 제공하며, 엣지 및 클라우드 환경 모두에 배포할 수 있습니다.
이 솔루션은 교통 단속, 주차 관리, 스마트 시티 감시, 톨게이트·국경 보안 등
다양한 분야에서 실시간 차량 인식과 자동화를 지원합니다.
