탐지 대상과 영역 설정
탐지 대상 설정은 Vision 모델이 영상에서 어떤 객체를 탐지할지 결정하는 단계입니다. EVA의 효율적인 시스템 리소스 활용을 위해 매우 중요한 설정입니다.
또한, 탐지 대상과 관련된 세부 설정(영역, 민감도, 학습 이미지 등)은 카메라 스트리밍 화면에서 진입 가능한 “설정 및 상세보기” 모달 화면에서 직관적으로 구성할 수 있습니다.
탐지 대상 설정의 기본
탐지 시나리오를 처음 작성할 때, 시나리오 내용에 포함된 객체들은 자동으로 추출되어 탐지 대상으로 설정됩니다. 사용자는 언제든지 이 목록에 객체를 추가하거나 수정할 수 있습니다.
또한, 카메라 스트리밍 화면에서 설정 및 상세보기를 통해 다음과 같은 설정을 함께 구성할 수 있습니다.
- 영역 설정 (ROI)
- 객체 탐지 민감도 조정
- 학습 이미지 추가
이를 통해 동일한 카메라라도 관심 영역과 목적에 따라 다른 탐지 결과를 얻을 수 있습니다.
모델 선택 및 객체 탐지 민감도 조정
EVA는 다양한 Vision 모델들을 제공하므로, 설정된 탐지 대상을 더 정확하게 탐지할 수 있는 모델로 변경하여 분석의 질을 높일 수 있습니다.
또한, 객체 탐지 민감도를 조정하여 탐지 기준을 세밀하게 제어할 수 있습니다.
- 민감도를 높이면 → 더 확실한 객체만 탐지 (오탐 감소)
- 민감도를 낮추면 → 더 다양한 객체 탐지 (미탐 감소)
운영 환경에 맞게 조정하여 오탐과 미탐의 균형을 맞추는 것이 중요합니다.
💡 VLM은 상황 판단을 위해 사용되며 계산 비용이 높은 반면, Vision 모델은 상대적으로 가벼워 객체를 지속적으로 탐지하는 데 적합합니다. 따라서 Vision 모델이 탐지 대상을 먼저 필터링하고, 탐지된 경우에만 VLM이 상황을 판단하도록 구성하면 시스템 리소스를 훨씬 효율적으로 활용할 수 있습니다.
학습 이미지 기반 탐지 기능 활용
EVA의 Vision 모델은 파운데이션 모델 기반의 Zeroshot 객체 탐지 모델들로 구성되어 있어, 일반적인 객체들은 높은 성능으로 탐지할 수 있습니다.
그러나 도메인에 특화된 객체 (예: 특정 로고가 있는 장비, 고유한 형태의 부품)는 정확하게 탐지하지 못할 수 있습니다.
이러한 경우, EVA는 학습 이미지 기반 탐지 기능을 제공합니다.
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참조 이미지 등록 도메인 특화 객체 또는 특정 객체의 참조 이미지 (Reference Image) 를 추가합니다.
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객체 탐지 수행 Vision 모델은 해당 이미지를 기반으로, 별도의 추가 학습 없이 유사한 객체를 탐지합니다.
이 기능은 카메라 스트리밍 화면 → 설정 및 상세보기 모달에서 직접 설정할 수 있습니다.