산악 지역 CCTV 영상을 활용한 실시간 산불 모니터링 솔루션
본 프로젝트는 산악 지대에 설치된 CCTV 카메라 영상을 실시간으로 분석하여 산불을 신속하고 정확하게 검출하는 딥러닝 기반 시스템을 개발하는 것을 목표로 합니다.
산불 발생 초기에 이를 감지함으로써 광범위한 피해가 발생하기 전에 조기 진압할 수 있도록 지원합니다.
Live Demo: On (accessed 2025.12.11)
실제 운영되는 모니터링 시스템은 아래 영상과 같이 지도를 기반으로 산불 현황을 표시합니다.
약 500대의 카메라에 대하여 실시간으로 산불을 검출하고, 모델의 출력에 기반하여 CCTV 마커의 색상을 다르게 표시합니다.
산불이 없는 경우 회색으로 표시하고 연기가 감지된 경우에는 노란색(≥ 0.1), 주황색(≥ 0.5), 빨간색(≥ 0.9)으로 표시됩니다.
사용자는 지도상의 마커를 클릭하여 검출 결과와 CCTV 영상 원본을 확인할 수 있습니다.
(영상: 캘리포니아 인근 지역의 CCTV 카메라에서 산불/연기 감지 장면 확인)
서비스는 크게 데이터 파이프라인, 모델, 모니터링 대시보드로 구성됩니다.
수집 및 스트리밍: ALERTCalifornia의 CCTV 영상 데이터를 Google Cloud를 통해 실시간으로 수집.
전처리 및 저장: 영상 프레임은 Cloud Storage에 저장하고, 카메라 메타 정보 및 모델 검출 결과는 Cloud SQL에 저장.
데이터셋: 초기 모델 개발을 위해 약 10만 장 규모의 자체 데이터셋을 구축.
아키텍처: DETR(Transformer) 기반 커스텀 산불 검출 모델을 연구·개발하여 미국 및 호주 산불 검출 환경에 최적화.
핵심 기법: 레이블링 노이즈에 강인한 학습 구조 및 Custom Loss 적용. 비정형 연기 패턴 대응을 위한 데이터 품질 개선 및 알고리즘적 접근 병행.
모델 최적화: ONNX & TensorRT 기반 최적화를 통해 512px 기준 3ms(RTX 4090) 추론 속도 달성.
기술 환경: Google Cloud Platform(GCP) 기반 실시간 산불 검출 시스템 설계 및 개발. 대시보드에서 실시간 검출 결과 모니터링 가능.
데이터 파이프라인: 수백 대 CCTV 영상과 카메라 메타 정보를 안정적으로 수집·정제하는 파이프라인 구축.
운영: Human-in-the-Loop 기반 검출 품질 검토 및 지속적인 성능 개선 프로세스 운영.