IMU 없이 카메라만을 사용해 낙상을 탐지하는 기능을 개발하려면 컴퓨터 비전 기술을 활용하여 동작 분석과 자세 변화를 감지

IMU 없이 카메라만을 사용해 낙상을 탐지하는 기능을 개발하려면 컴퓨터 비전 기술을 활용하여 동작 분석과 자세 변화를 감지해야 합니다. 여기에는 객체 탐지, 자세 추정, 행동 인식 모델과 같은 기술이 포함됩니다. 아래는 이러한 시스템을 개발하기 위한 체계적인 접근 방법입니다.

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1. 시스템 목표 정의

• 주요 목표: 카메라 영상에서 낙상을 탐지.
• 부차적 목표: 낙상과 앉기, 자연스러운 누움 등 비낙상 행동을 구분.

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2. 개발 단계

1단계: 카메라 설정

• 카메라 선택:
  • RGB 카메라: 고해상도의 USB 또는 CSI 카메라 사용(예: Logitech C920, IMX219).
• 설치 위치:
  • 최적의 시야각을 확보하기 위해 방 구석이나 천장에 설치.
  • 사용자가 활동하는 주요 공간을 커버하도록 조정.

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2단계: 데이터 준비

1. 데이터 수집:
   • 다양한 환경(실내, 실외)에서 낙상 및 비낙상 동작 데이터 수집.
   • 다양한 사람(연령, 성별, 체형) 및 상황(조명 조건, 장애물)을 포함.
2. 데이터 라벨링:
   • 수집된 영상을 분석하고 행동을 분류:
     • "서 있는 상태", "걷는 상태", "앉는 상태", "넘어지는 상태", "넘어진 상태" 등.
   • 라벨링 도구(예: LabelImg, VOTT) 사용.
3. 데이터 증강:
   • 영상 회전, 확대/축소, 조명 변화와 같은 증강 기법을 적용해 모델의 일반화 능력 향상.

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3단계: 낙상 탐지 모델 개발

1. 모델 선택:
   • YOLO (You Only Look Once):
     • 자세 및 동작 탐지용 경량 객체 탐지 모델.
   • 포즈 추정 모델:
     • OpenPose, MediaPipe, HRNet과 같은 모델을 사용해 신체 관절 위치 추정.
   • 행동 인식 모델:
     • I3D, C3D와 같은 3D CNN 또는 Transformer 기반 모델로 동작을 분석.
2. 모델 학습:
   • 사전 학습된 모델 활용:
     • COCO 또는 Action Recognition 데이터셋으로 학습된 모델에서 전이 학습 수행.
   • 학습 구성:
     • 입력 크기: 640x640 또는 416x416.
     • 학습 하이퍼파라미터 설정(배치 크기, 학습률 등).
   • 학습 진행:

     python train.py --img 640 --batch 16 --epochs 50 --data dataset.yaml --weights yolov5s.pt
     

3. 결과 평가:
   • 테스트 데이터셋에서 모델의 정확도(mAP), Precision, Recall 평가.

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4단계: 낙상 판단 로직 구현

1. 자세 분석:
   • 낙상은 자세의 빠른 변화로 특징지어집니다:
     • 서 있는 상태 → 넘어지는 상태 → 누운 상태.
   • 포즈 추정 또는 YOLO의 바운딩 박스 비율(가로/세로)을 활용하여 자세 변화 감지.
2. 행동 분석:
   • 비정상적으로 빠른 자세 변화 또는 움직임의 중단이 낙상의 가능성을 시사.
   • 예:
     • 바운딩 박스의 세로 비율 감소(서 있음 → 넘어짐).
     • 움직임이 없는 상태가 지속되면 "넘어진 상태"로 판단.
3. 낙상 여부 결정:
   • 상태 변화가 다음과 같다면 낙상으로 판정:
     • Standing → Falling → Fallen.

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5단계: 실시간 추론 파이프라인

1. NVIDIA DeepStream SDK 활용:
   • 실시간 영상 스트리밍 파이프라인 구현.
   • YOLO 또는 포즈 추정 모델을 통합하여 추론 수행.
2. 추론 로직:
   • 입력: 실시간 카메라 영상.
   • 출력: "낙상 탐지" 신호 및 관련 메타데이터.
3. 경보 및 알림:
   • 낙상 탐지 시 로컬 알람(LED, 소리) 또는 네트워크 알림(MQTT, HTTP) 전송.

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3. Jetson Orin Nano에서의 최적화

1. TensorRT 사용:
   • YOLO 및 포즈 추정 모델을 TensorRT 엔진으로 변환하여 성능 최적화.
2. 모델 경량화:
   • INT8 또는 FP16 양자화로 메모리 사용량 감소 및 추론 속도 향상.
3. 전력 최적화:
   • Jetson Nano의 전력 모드 설정(sudo nvpmodel -m <mode>).

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4. 테스트 및 검증

• 다양한 환경(조명 조건, 사용자 동작)에서 시스템을 테스트.
• 정확도, 응답 속도, 오탐률과 같은 성능 지표 평가.

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5. 배포 및 확장

• 패키징:
  • Docker 컨테이너로 파이프라인 패키징.
• 확장:
  • 여러 대의 카메라에서 동작하도록 시스템 확장.

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6. 향후 개선

1. 다중 카메라 융합:
   • 넓은 공간을 커버하기 위해 여러 카메라 데이터 통합.
2. 행동 인식 개선:
   • Temporal Action Detection 모델 활용으로 더 정교한 동작 탐지.
3. AI 지속 학습:
   • 현장에서 발생한 새로운 데이터를 반영하여 모델 업데이트.

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이 접근 방법은 카메라만으로 효과적인 낙상 탐지 시스템을 구축하는 데 필요한 모든 주요 단계를 제공합니다. Jetson Orin Nano의 AI 가속 기능과 최적화된 컴퓨터 비전 기술을 활용하면 신뢰성 높은 실시간 낙상 탐지가 가능합니다.