사례 요점
- 프로젝트 유형
- 갠트리, 야드, 건설, 작업 차량 인식 데모용 비전 시뮬레이션 샘플 생성.
- 입력 범위
- 허가된 소재에서 사용 가능한 장면과 대상 클래스를 선별했습니다. 공개 페이지에는 원본 아카이브명, 임시 경로, 내부 파일 출처를 표시하지 않습니다.
- 장면 시뮬레이션
- 1280×720 장면 시뮬레이션 이미지 48장을 만들었고 맑은 날, 야간 야드, 우천 카메라, 안개, 석양 역광, 모션 블러, 전경 가림, 감시 압축 등 8개 조건을 포함했습니다.
- AI 합성 샘플
- forklift, crane, container, cone 4개 클래스를 각 10장씩 정리해 총 40장이며 metadata.csv가 ID와 출처 관계를 기록합니다.
- 자세 변형
- 도시 도로, 건설 현장, 공장 배경에서 전경 기울기와 방향 변화를 보여 주는 완성 샘플을 보강했습니다.
- 납품 경계
- 합성 샘플은 방안 미리보기와 샘플 확장 평가에 적합합니다. 공식 학습과 릴리스 검수에는 허가 확인, 수동 주석 검토, 실제 현장 검증과 지표 평가가 필요합니다.
프로젝트 배경
고객은 인식 작업, 촬영 범위, 모델 검증 경로를 정하기 전에 갠트리 장비, 야드 장면, 작업 차량 관련 시각 샘플의 시뮬레이션 효과를 확인해야 했습니다. 이 작업은 모델 성능을 약속하는 것이 아니라 검토 가능한 시각 샘플, 장면 변화와 납품 자료를 정리하는 데 중점을 두었습니다.
소재 선별과 장면 정리
처리 단계에서는 갠트리, 야드, 건설, 작업 차량과 관련성이 낮은 일반 도로 소재를 제외한 뒤 항만 야드, 건설 현장, 창고 환경과 감시 화면 특성을 중심으로 장면 시뮬레이션 이미지 48장을 만들었습니다. 품질 기록은 샘플 수, 장면 분포, 밝기 범위, 중복 후보와 외부 출처 이상 확인을 포함했습니다.
4개 클래스 AI 합성 샘플
샘플은 forklift, crane, container, cone 4개 클래스로 정리했으며 클래스별 10장입니다. 대상 외관, 자세, 배경과 조명 변화를 보여 주어 사업 담당자가 주석 규칙, 촬영 요구, 모델 학습 전 샘플 구조를 검토할 수 있게 했습니다.
전경 자세 변형 샘플
서로 다른 배경에서 전경 대상의 각도 변화를 설명하기 위해 도시 도로, 건설 현장, 공장 환경의 기울기와 방향 변화 샘플을 추가했습니다. 이 부분은 비전 방안 논의 자료이며 실제 현장 분포나 모델 일반화 결론이 아닙니다.
고객 검토 자료
납품 시 고객 검토용 Word/PDF 문서와 contact sheet 미리보기도 정리해 샘플 구조, 장면 범위와 후속 촬영 요구를 한 번에 볼 수 있게 했습니다. 공개 페이지에는 선별된 미리보기 정보만 표시하고 내부 소스 경로나 확인되지 않은 허가 자료는 표시하지 않습니다.
적용 시나리오와 경계
이 납품 방식은 비전 알고리즘 프로젝트의 초기 방안 설명, 샘플 확장 평가, 촬영 계획 논의와 주석 규칙 확인에 적합합니다. 학습 또는 공식 검수에 사용하려면 소재 허가, 중복 확인, 주석 검토, 학습/검증/테스트 분할, 실제 현장 회귀와 작업 지표 평가가 이어져야 합니다.