AI 분석기
설정 → AI 분석기에서 분석할 입력과 AI 모델, GPU 가속 사용 여부를 설정합니다. 미디어 타입은 비디오 (카메라)(기본값)와 오디오 (마이크/스피커) 중에서 선택하며, 비디오이면 등록한 카메라를, 오디오이면 오디오 소스를 마이크 (입력)(기본값) 또는 스피커 (출력)에서 선택합니다. 비디오 분석에서는 관심 영역 (ROI)에 카메라에 정의해 둔 영역을 지정하여 그 부분만 분석할 수 있으며, 비워 두면 전체 화면을 사용합니다.
AI 모델은 미디어 타입에 따라 목록이 달라집니다. 비디오는 객체 감지(기본값), 얼굴 인식, 자세 추정, OCR (문자 인식), 번호판 인식 등이고 오디오는 소리 분류(기본값)와 Edge Impulse 분류입니다. 모델별 설명은 4부를 참고합니다. 선택한 모델에 따라 다음 항목이 추가로 표시됩니다.
| AI 모델 | 항목 | 설명 |
|---|---|---|
| Teachable Machine 분류 | 모델 파일 (.tflite) | Teachable Machine 에서 내보낸 TensorFlow Lite 모델을 업로드합니다. 224×224 RGB 모델만 지원하며, 내보낼 때 Floating Point 또는 Quantized 타입을 선택합니다. |
| 레이블 파일 | 모델과 함께 생성되는 labels.txt 파일입니다. 각 줄에 클래스 이름이 순서대로 들어 있습니다. | |
| Edge Impulse 분류 · 객체 감지 · 이상 탐지(비디오), Edge Impulse 분류(오디오) | 모델 파일 (.eim) | Edge Impulse Studio 에서 내보낸 .eim 모델 파일을 업로드합니다. |
| 얼굴 인식 | DB 이름 | 인식한 얼굴을 저장하고 조회할 데이터베이스 이름입니다(기본값 default). 없는 이름을 입력하면 자동으로 생성되며, 같은 이름을 쓰는 분석기끼리 얼굴 데이터를 공유합니다. |
| 안티 스푸핑 | 사진이나 화면에 띄운 얼굴로 인식되는 것을 차단합니다(기본값 꺼짐). 인식이 조금 느려지지만 위조 시도를 막을 수 있습니다. | |
| OCR (문자 인식) | OCR 언어 | 영어(기본값), 한국어, 일본어, 중국어 (간체), 독일어, 프랑스어, 스페인어, 포르투갈어, 힌디어, 아랍어, 러시아어 중에서 선택합니다. |
| 번호판 인식 | 지역 | 라틴 (EU/US/남미)(기본값)은 유럽, 미국, 남미의 라틴 문자 번호판에, 한국은 한글과 숫자로 된 한국 번호판에 사용합니다. |
모드는 분석 속도와 정밀도의 균형을 결정합니다. 라즈베리파이와 같이 성능이 낮은 기기에는 빠름, PC·Jetson 과 같은 고성능 기기에는 정확, 그 사이에는 균형을 권장합니다. 선택 가능한 값은 AI 모델에 따라 다릅니다. 객체 감지, 얼굴 감지, 얼굴 인식, 화재 감지, 라인 크로싱 카운터는 세 가지 모두 선택할 수 있고, 자세 추정, 손 추적, 번호판 인식, 커스텀 이상 감지는 빠름과 정확만 지원하며, 나머지 모델은 단일 모델이므로 모드 항목이 표시되지 않습니다.
검출 FPS 는 초당 분석 횟수의 상한입니다. 기본값은 5이며 자세 추정, 손 추적, 동작 인식, 손동작 인식, 라인 크로싱 카운터는 10, 연산량이 많은 커스텀 이상 감지는 1입니다. 0은 제한 없음을 의미합니다. 컨트롤러의 부하가 높다면 모드보다 이 값을 먼저 낮추는 방법이 효과적입니다.
GPU 가속은 객체 감지, 얼굴 감지, 얼굴 인식, 자세 추정, 손 추적, 라인 크로싱 카운터, OCR 에 표시되며 기본값은 꺼짐입니다. 켜면 GPU(Vulkan)로 모델을 실행하여 GPU 를 지원하는 환경에서는 CPU 보다 빠르게 동작하지만, 통합 GPU 나 구형 GPU 에서는 오히려 느려질 수 있으므로 끄는 편이 유리할 수 있습니다. 라즈베리파이처럼 GPU 를 지원하지 않는 기기에서는 이 설정과 무관하게 CPU 로 동작합니다.