WHAT IS AI CAMERA
AI 카메라는 영상에서 의미를 찾아 현장 이벤트로 바꾸는 장비입니다
일반 IP 카메라는 영상을 전송하는 역할이 중심이지만, AI 카메라는 영상 안에서 객체를 검출하고 상황을 판단합니다. 온디바이스 AI 카메라는 이 판단을 서버가 아니라 카메라 내부 또는 가까운 엣지 장치에서 수행하기 때문에 지연, 서버 비용, 개인정보 전송 부담을 줄일 수 있습니다.
- 영상 촬영·전송 중심
- 사람이 직접 관제하거나 서버 분석 필요
- 객체 의미 판단은 별도 시스템 의존
- 영상을 서버나 PC로 전송 후 분석
- 고성능 분석 가능하지만 구축 비용 증가
- 네트워크 지연과 개인정보 전송 이슈
- NPU에서 현장 AI 추론 실행
- 필요 이벤트만 출력해 연동 효율 향상
- 고객 기능에 맞춘 모델·펌웨어 개발
CATCHCAM ARCHITECTURE
카메라 입력부터 AI 결과 출력까지 하나의 제품 구조로 설계합니다
CatchCam 개발은 단순히 AI 모델만 넣는 작업이 아닙니다. 센서, 렌즈, NPU 보드, 임베디드 펌웨어, AI 모델 최적화, 이벤트 출력, 전용 뷰어와 고객 시스템 연동까지 함께 맞춰야 실제 현장에서 안정적으로 동작합니다.
AI FUNCTION EXAMPLES
AI Camera 적용 분야 8가지와 필요한 기능
방문자가 가장 궁금해하는 것은 “이 기능이 내 현장에 필요한가”입니다. 아래 기능들은 CatchCam에서 고객 요구에 맞춰 개발·최적화할 수 있는 대표적인 온디바이스 비전 AI 예제입니다.
얼굴 모자이크·개인정보 보호
카메라 영상에서 얼굴 영역을 검출해 저장 또는 전송 전 비식별 처리합니다. 관제 영상 반출, 공개 영상, 매장 분석처럼 개인정보 부담이 큰 환경에 적합합니다.
- 적용 현장
- 공공장소, 매장, 출입구, CCTV 관제
- 출력 결과
- 얼굴 위치, 모자이크 영상, 비식별 저장
자동차 번호판 인식·주차 관제
차량 진입 시 번호판을 인식하고 차량 출입, 정산, 보안 시스템과 연동합니다. 조명, 각도, 속도 조건에 따라 모델과 렌즈 구성이 중요합니다.
- 적용 현장
- 주차장, 공장 게이트, 물류센터
- 출력 결과
- 번호판 문자열, 차량 이벤트, 출입 로그
불꽃·연기 감지
불꽃 또는 연기 패턴을 영상에서 감지해 초기 화재 위험을 빠르게 알립니다. 서버 분석보다 현장 즉시 알림이 중요한 공간에 적합합니다.
- 적용 현장
- 창고, 공장, 배터리 설비, 무인 공간
- 출력 결과
- 화재 의심 이벤트, 알림, 릴레이 출력
작업자 안전·골격 인식
사람의 자세, 이동 방향, 위험구역 접근 여부를 분석합니다. 안전모·작업자·쓰러짐 등 현장 룰에 맞춘 모델 구성이 가능합니다.
- 적용 현장
- 산업 현장, 설비 주변, 위험 구역
- 출력 결과
- 사람 위치, 자세 이벤트, 위험 알림
비전 검사·불량 검출
부품 유무, 방향, 조립 상태, 표면 이상을 카메라 단에서 판단합니다. 검사 장비 내부에 AI 모듈을 넣어 독립형 장비로 구성할 수 있습니다.
- 적용 현장
- 제조 라인, 자동화 장비, 품질 검사
- 출력 결과
- OK/NG 판정, 객체 위치, 검사 로그
열화상 CatchCam
열화상 센서와 일반 영상을 조합해 과열, 온도 이상, 화재 전조를 모니터링합니다. 산업 안전과 설비 예방 관리에 적합합니다.
- 적용 현장
- 전기실, 배터리, 설비, 산업 안전
- 출력 결과
- 온도 이상 이벤트, 열화상 영역, 경보
듀얼 채널 CatchBox 파노라마 비전
두 개의 카메라 입력을 활용해 넓은 시야를 하나의 파노라마 비전으로 구성합니다. 사각지대 감소와 넓은 영역 분석이 필요한 장비에 적합합니다.
- 적용 현장
- 출입구, 차량 통로, 넓은 감시 영역
- 출력 결과
- 듀얼 영상 입력, 통합 시야, 객체 이벤트
객체 인식·카운팅
사람, 차량, 사물의 위치와 개수를 실시간으로 판단합니다. 카운팅, 체류, 방향, 침입 감지처럼 현장 룰 기반 이벤트로 확장합니다.
- 적용 현장
- 리테일, 보안, 교통, 무인 장비
- 출력 결과
- 객체 좌표, 카운트, 방향 이벤트
CUSTOM DEVELOPMENT
CatchCam 개발은 요구사항 분석부터 제품화까지 단계별로 진행됩니다
현장 조건 정의
인식 대상, 설치 거리, 조명, 카메라 각도, 연동 방식을 먼저 확인합니다.
AI 모델 검토
데이터와 기능 난이도를 보고 모델 구조, 경량화 방향, NPU 적용 가능성을 판단합니다.
하드웨어 구성
센서, 렌즈, NPU 보드, 외장형 장비 또는 모듈형 구조를 결정합니다.
펌웨어·뷰어
영상 입력, 추론 결과, 이벤트 출력, 전용 뷰어와 고객 시스템 연동을 구현합니다.
시제품·제품화
샘플 제작, 현장 테스트, 케이스·양산 구조까지 목적에 맞춰 정리합니다.
CATCHCAM SPEC DETAIL
기본 사양은 프로젝트 목적에 맞춰 선택합니다
온디바이스 AI 추론을 위한 NPU 보드와 모델 최적화. 전력, 발열, 처리 속도는 목표 기능 기준으로 검토합니다.
FHD 카메라, 듀얼 카메라, 열화상 센서, 렌즈 화각 등 설치 환경에 맞춘 센서 구성이 가능합니다.
RTSP, H.264/H.265, Ethernet 등 기존 CCTV·SI 환경과의 영상 연동 조건을 검토합니다.
UART, RS485, SPI, GPIO, 릴레이 등 고객 장비와 연결되는 인터페이스를 기능에 맞춰 설계합니다.
영상 입력, 모델 실행, 이벤트 판단, 설정 관리, 업데이트 구조를 임베디드 펌웨어로 통합합니다.
전용 PC 뷰어, 이벤트 로그, 고객 서버 연동 API 등 운영에 필요한 소프트웨어를 함께 구성합니다.
AI 카메라 기능을 제품에 넣어야 한다면, 적용 현장을 먼저 알려주세요
카메라 위치, 인식 대상, 설치 거리, 조명, 연동 장비, 목표 이벤트가 정해지면 CatchCam 적용 가능성과 개발 범위를 더 빠르게 검토할 수 있습니다.