Helios: CCTV 영상 데이터를 이용한 실시간 도로 노후화 탐지 시스템

K-디지털 챌린지 NET 챌린지캠프 시즌 12에 1차 통과가 되어 프로젝트를 진행하게 되었다. "CCTV 영상 데이터를 이용한 실시간 도로 노후화 탐지 시스템" 주제로 프로젝트를 진행하게 되었으며 진행 과정에 대한 정리를 위해 블로그를 정리하게 되었다.

프로젝트 개요

최근 도로 인프라의 노후화가 계속해서 진행되며 이에 따른 도로 파손과 교통사고 발생률 또한 지속적으로 증가하고 있다. 하지만 이런 문제에 대응하기 위한 유지 보수 인력과 예산은 한정적이며 정기적인 점검에 어려움이 있다.
또한 기존 영상 기반 도로 파손 탐지 시스템은 차량에 카메라를 부착하여 도로를 주행하며 촬영된 영상을 분석하는 방식을 이용하고 있다. 이는 전국 도로를 실시간으로 분석하기 어렵고 높은 비용과 많은 시간이 소요되며 실시간성이 부족하다.
따라서 본 시스템은 도로에 설치된 CCTV 영상 데이터를 활용하여 실시간으로 도로 파손을 탐지하는 시스템을 구성한다. 해당 시스템은 별도의 촬영 인력 없이 기존의 CCTV만으로 실시간 데이터 수집과 분석이 가능하며 도로 상태를 파악하고 1차적인 유지 보수 의사결정을 가능하게 한다.

세부 개발 내용

1. AI 기반의 도로 파손 탐지 모델 개발

도로 파손을 실시간으로 인식할 수 있는 경량화된 모델을 개발하기 위해 YOLOv8n모델을 채택하였다. 해당 모델은 연산량이 적고 처리 속도가 빠른 장점이 있어 실시간 영상 처리가 가능하다.
이미지 학습을 위한 데이터셋은 도시교통정보센터에서 제공하는 전국 CCTV 이미지를 수집하여 13개의 파손 유형별 라벨링을 진행할 예정이다. 각 데이터셋은 Training : Validation: Test = 7 : 1.5 : 1.5 비율로 진행할 예정이다.

2. 실시간 탐지 시스템 구현

CCTV 영상 내 도로 파손을 실시간으로 탐지하고 결과를 사용자에게 전달하기 위해 FastAPI 기반의 분석 서버와 WebSocket 통신 기술을 도입할 예정이다. 기존의 요청-응답 방식은 지속적인 데이터 전송과 실시간성에 한계가 있으므로 실시간 처리를 위해 WebSocket을 통해 클라이언트와 서버 간 지속적인 영상 결과를 제공할 예정이다.

3. 노후화 탐지 시스템 페이지

탐지된 결과를 사용자, 관리자가 한눈에 볼 수 있는 페이지를 구성한다.
3.1. 메인 페이지
3.2. 전체 CCTV 파손 현황 페이지
3.3. 탐지 기록 페이지
3.4. 도로 파손 신고 페이지
3.5. 관리자 페이지

기술 스택

• 프로젝트 관리: Notion
• 버전 관리: GitHub oranization
• UI/UX 설계: Figma
• Frontend: React, TypeScript, Tailwind
• Backend: Spring Boot, FastAPI
• AI: YOLO
• 데이터베이스: MySQL
• 오브젝트 스토리지: 제공해주는 스토리지
• 클라우드: 제공해주는 클라우드
• CI/CD: Jenkins

구현을 통한 기대 효과

“CCTV 영상 기반 실시간 도로 노후화 탐지 시스템”은 지속적인 학습으로 탐지 모델의 정확도와 일반화 성능을 계속해서 높일 수 있다. 또한 기존 데이터셋에서 발견된 잘못된 이미지는 재학습시켜 모델의 신뢰성을 확보할 수 있다.
이 시스템을 통해 탐지된 파손 데이터는 실제 도로 유지보수 작업의 우선순위를 결정하는데 크게 기여할 수 있다. 탐지 결과를 기반으로 도로 파손 현황을 지도에 시각화하여 관리자가 유지보수 계획을 효율적으로 수립할 수 있도록 돕는다. 최종적으로 탐지 데이터를 분석해 미래에 위험도가 높은 지역을 사전에 방지하는 예측 모델로 발전시킬 수 있다.
최종적으로 이 시스템을 내비게이션 서비스와 연계하여 활용할 수 있다. 탐지된 위험 지역을 실시간으로 사용자에게 안내하고 회피 경로를 제공함으로써 내비게이션 이용자의 안전한 도로 이용을 보장하고 도시 전체의 교통 안정성을 높여 사회적 효과를 창출할 수 있다.