문제점
1. 안전 구역 내 무단 접근 감지 어려움
- 기존 CCTV 정선 카지노 감시는 수동 모니터링 방식으로 즉각적인 대응이 어려움.
- 무단 접근이 발생해도 즉시 감지하여 알람을 울리는 자동 시스템이 부족.

2. 사람의 이동 경로 및 데이터 분석 부재
- 기존 정선 카지노 보안 시스템은 객체 탐지는 가능하지만 사람의 이동 경로를 기록하는 기능이 부족.
- 특정 구역을 넘어가는 사람 수를 카운트하는 기능이 없어, 위험 구역 접근 제어가 어렵다.

3. 실시간 원격 모니터링의 어려움
- 여러 CCTV의 정선 카지노 데이터를 실시간으로 처리하는 기능이 없으며,
- 실시간으로 다수의 카메라를 연계하여 데이터를 분석하는 시스템이 부족.

목표
1. YOLO 기반 실시간 객체 탐지 및 추적 시스템 구축
- YOLO 모델을 활용한 실시간 객체 탐지 및 위치 추적 기능 구현.
- CCTV 정선 카지노에서 사람을 자동으로 감지하고 특정 선을 넘어갈 경우 카운트 및 기록.

2. 실시간 정선 카지노 스트리밍 및 데이터 저장 기능 추가
- RTSP 프로토콜을 사용하여 실시간 정선 카지노 스트리밍 구현.
- 객체 탐지 이벤트 발생 시 시간 기록 및 데이터를 저장하는 기능 추가.

3. 안전 모니터링 및 알람 시스템 적용
- 지정된 기준선을 넘어가는 사람이 감지될 경우 자동 알람 기능 추가.
- 원격에서 CCTV 정선 카지노 데이터를 모니터링하고 이벤트 발생 시 즉각 대응 가능하도록 시스템 구축.

1.포트폴리오 소개
- 서비스 카테고리: 실시간 정선 카지노 분석 및 AI 기반 객체 탐지 시스템
- 메인 타깃: 공장, 산업 현장, 보안 시스템 운영 업체, 대형 시설 관리자
- 소개: CCTV 정선 카지노을 분석하여 사람의 이동을 실시간으로 감지하고, 특정 기준선을 넘어가면 자동 카운트 및 알람을 울리는 시스템을 구축. 이를 통해 안전 사고 예방, 무단 접근 감지, 보안 강화를 목표로 함.

2.작업 범위
개발 범위
- YOLO 기반 객체 탐지 및 추적 알고리즘 개발
- CCTV 정선 카지노 실시간 스트리밍 및 데이터 처리
- 객체 탐지 시 이벤트 로그 저장 및 분석 기능 추가
- 기준선을 넘어가는 사람 감지 후 알람 시스템 연동
- 멀티 스레딩을 활용한 다중 카메라 정선 카지노 처리

지원 환경
- 서버 환경: Ubuntu, Linux 기반 서버 구축
- 개발 환경: Python, OpenCV, YOLOv8, FFmpeg
- 배포 환경: Docker 기반 배포 지원
- 하드웨어 연동: RTSP 프로토콜을 지원하는 IP 카메라 사용

3.주요 업무
객체 탐지 및 추적 기능
- YOLO 딥러닝 모델을 활용하여 실시간으로 사람을 감지 및 추적
- 기준선(Line Crossing) 기반으로 사람이 특정 영역을 통과하면 자동 카운트 및 이벤트 기록

CCTV 정선 카지노 스트리밍 및 원격 모니터링
- RTSP 프로토콜을 활용하여 실시간 정선 카지노 스트리밍 지원
- 다중 CCTV 카메라를 연결하여 실시간 정선 카지노 분석 가능

알람 시스템 연동
- 특정 구역을 넘어가는 사람이 감지되면 알람 자동 활성화
- 실시간 이벤트 로그 기록 및 관리자 알림 기능 제공

데이터 저장 및 분석 기능
- 10분 / 1시간 단위로 사람이 출입한 횟수를 기록하여 분석 가능
- 이벤트 히스토리 저장을 통해 보안 로그 관리 가능

4.주안점
AI 기반 객체 탐지의 정확도 향상
- YOLO 모델의 최적화 및 파라미터 튜닝을 통해 사람 탐지 정확도를 향상
- 오탐(False Positive) 최소화를 위한 추가적인 필터링 적용

실시간 데이터 처리 및 지연 최소화
- 다중 CCTV 정선 카지노 처리 시 프레임 딜레이를 최소화하도록 멀티 스레딩 적용
- FFmpeg 및 OpenCV 최적화를 통해 네트워크 지연을 최소화

안전성 및 보안 강화
- 감지된 정선 카지노 데이터 및 출입 기록을 암호화하여 저장
- 관리자 접근 제어 및 로그 관리 시스템 구축

확장성 고려한 아키텍처 설계
- Docker 기반으로 배포하여 확장성 높은 시스템 설계
- 다양한 CCTV 브랜드 및 RTSP 지원 장치와의 호환성 유지