일본산업뉴스요약

AI 활용
고속 영상 인식 연구에 가속도
히로시마대, 자율주행에 응용 기대

인공지능(AI) 기술을 이용한 고속 영상 인식의 연구에 속도가 붙고 있다. 딥러닝(심층학습)의 경량화∙고도화가 진전되어 고속 영상 처리 및 고속 추적 기술과 조합할 수 있게 되었다. 자율주행 및 스포츠에는 사람의 눈으로는 쫓을 수 없는 장면이 많다. 고속으로 움직이는 물체를 식별하여 추적할 수 있다면 앞질러 가거나 위험을 예방할 수 있게 된다. 기계 눈의 진화에 주목해야 한다.

-- 사람 눈의 10배 이상 --
히로시마대학의 지앙 밍준(姜明俊) 교수는 심층학습과 고속 추적 기술을 조합시킨 고속 인식 추적 기술을 개발했다. 카메라의 촬영 속도는 500fps다. 사람 눈의 10배 이상의 속도로 인식과 추적을 양립시켰다.

심층학습으로 50fps의 속도에서 대상물을 인식하면서 상관 필터라는 영상 처리 기술로 국소 영역을 500fps로 추적한다. 예를 들어 축구공을 인식하는 경우에 심층학습으로 프레임 10장에 1번 공을 인식하고 그 동안은 공 영상이 프레임에 담기도록 카메라로 계속 추적한다. 이 추적 처리를 매초 500번의 고속으로 실행하기 때문에 볼에서 눈을 떼는 일이 없다. 지앙 교수는 “추적 대상이 사라져도 안정적으로 계속 추적할 수 있다.”고 자신 있게 이야기한다.

기존의 고속 영상 처리는 심플한 대상밖에 추적할 수 없었지만, 심층학습으로 일반적인 대상이라도 추적할 수 있게 되었다. 이시이(石井) 교수는 “사람과 자동차 등 움직이는 대상을 추적하면서 표정 및 손에 쥔 도구 등을 인식하여 셔터를 누를 수 있다.”고 설명한다.

-- 광학 계통도 활발 --
렌즈 및 미러 등 광학 계통을 고속화하는 연구도 활발하다. 군마대학의 오쿠(奥) 교수와 오가사와라(小笠原) 대학원생은 망원 카메라로 200미터 떨어진 물체를 지속적으로 포착할 수 있는 광학 추적 기술을 개발했다. XYZ의 3축 방향으로 고속 회전하는 3장의 미러로 차체의 흔들림 및 방향 회전을 상쇄한다. 미래에 자율주행 자동차가 먼 거리의 물체를 인식할 때의 기초 기술이 될 거라고 기대한다.

연구실에서 장치를 조립해 창문에서 보이는 200미터 떨어진 강 둑에 서있는 학생을 추적했다. 인식은 심플하게 마커를 채용한다. 카메라의 촬영 속도는 500fps로 미러를 매초 500회의 속도로 고속 제어한다. 광학 장치를 수레에 태워 자동차의 흔들림처럼 흔들려도 진동을 상쇄하여 목표를 계속 촬영할 수 있었다.

고속으로 인식 추적이 가능하면 카메라 자체가 고속으로 움직여도 목표를 포착할 수 있다. 망원 렌즈는 시야가 좁고 손 떨림이 조금 있어도 촬영 대상이 크게 흔들려버린다. 오쿠 교수는 “아직 기초적인 원리 검증 단계이지만 새로운 선택지를 보여주었다.”며 성과를 얻은 모양이다. 자율주행 및 스포츠의 디지털화로 기계 눈에 요구되는 성능은 커지고 있다. 더욱 연구에 가속도가 붙을 거라고 기대된다.

-- 끝 --