안녕하세요! 이번에는 저희가 고객사를 위해 진행했던 프로젝트를 소개하려고 해요. 틱택코리아는 다양한 데이터 수집과 데이터 가공 경험을 통해 고객사들이 필요로 하는 고품질 데이터를 제공하고 있어요. 이번 프로젝트에서는 해외 차량번호 인식을 위한 데이터 수집과 가공 작업을 맡아 두 달 동안 정말 꼼꼼하게 작업했는데요! 그 과정과 성과를 지금부터 소개해 드릴게요.
프로젝트 배경
이 프로젝트는 AI 기반 보안 시스템을 운영하는 고객사의 요청으로 시작됐어요. 고객사는 교통 사고 예방 시스템, AI 주차 관리 시스템, 지능형 CCTV 등 차량번호를 정확히 인식해 사고 예방과 보안 강화를 돕는 다양한 솔루션을 제공하는 회사인데요. 고객사의 기술이 잘 작동하려면 정확한 차량번호 인식이 핵심이거든요.
특히 해외 여러 나라의 차량과 오토바이 번호판 데이터를 모으고 가공하는 일은 각 나라별 번호판 규격이 다르기 때문에 쉽지 않았어요. 틱택코리아는 고객사가 필요로 하는 요구 사항에 딱 맞춘 데이터를 제공하기 위해 국가별 번호판 이미지 수집과 가공 작업에 집중했답니다.
주요 작업
데이터 수집
- 국가별 번호판 유형 분류: 해외 다양한 국가의 차량과 오토바이 번호판을 수집하되, 각 나라의 고유한 번호판 규격과 형식을 고려해 데이터를 체계적으로 분류했습니다.
- 다양성 확보: 번호판의 크기, 디자인, 색상, 글자 배열 등 국가마다 다른 특성을 모두 반영해 다양한 유형의 이미지를 모았어요.
데이터 가공
- 글자 영역 가공: 번호판에 있는 글자와 숫자 영역을 정확히 인식할 수 있도록 각 글자를 별도로 구분하고 가공했습니다.
- 바운딩 박스 설정: 문자 인식이 잘 되도록 각 번호판의 글자 주변에 *바운딩 박스를 설정해 차량 번호 영역을 명확히 표시했어요.
*바운딩 박스: 이미지 속에서 특정 부분을 네모 박스로 표시하는 작업이라고 할 수 있어요. 예를 들어, 차량 번호 인식 시스템에서는 번호판의 글자와 숫자가 잘 보이도록 그 부분을 사각형으로 둘러싸서 표시해주는 거예요. 이렇게 박스를 그려주면, AI가 "아, 여기 있는 게 바로 차량번호구나!" 하고 그 부분을 정확히 인식할 수 있게 됩니다.
- 정확도 검수: 여러 차례 *배치(batch) 테스트를 통해 데이터 품질을 검수하고, 바운딩 박스나 이미지 누락이 없는지 꼼꼼히 점검했어요.
*배치 테스트: 여러 데이터를 한 묶음으로 모아 동시에 테스트하는 방법이에요. 예를 들어, 수천 장의 차량번호 이미지를 한 장씩 검사하는 대신, 일정한 묶음으로 나누어 한 번에 여러 장을 점검하는 방식이죠. 이렇게 하면 시간도 절약되고, 데이터의 품질을 빠르게 확인할 수 있답니다!
프로젝트 성과 및 효과
이번 프로젝트에서 틱택코리아는 고객사의 요구 사항을 충족하는 고품질 데이터를 제공하여 차량번호 인식의 정확도를 크게 향상시켰습니다. 또한, 배치 테스트와 품질 검수를 철저히 진행해 데이터의 누락이나 오류 없이 완벽한 데이터베이스를 구축했어요. 실시간 모니터링과 백업 인력을 구축하여 작업 속도와 품질을 동시에 관리했으며, 이를 통해 고객사의 프로젝트 일정에 맞춰 효율적으로 작업을 마무리했답니다.
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차량번호 인식 모듈 개발을 위한 데이터 가공
과제차량 번호 인식을 위해 해외 국가 내 자동차 및 오토바이 번호판 이미지 데이터 수집과 가공을 틱택코리아에 의뢰하셨습니다. 두 달간 진행된 본 프로젝트는 최고의 정확도를 유지하며 진
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인사이트 Insight
이번 프로젝트를 통해 저희 틱택코리아는 데이터의 정확성이 AI 보안 시스템에서 얼마나 중요한지를 다시 한 번 실감했습니다. 차량번호 인식은 교통과 보안 시스템에서 빠르고 정확한 처리가 중요한데, 데이터에 작은 오류만 있어도 큰 문제로 이어질 수 있거든요. 저희는 이 점을 고려해 고객사의 특성에 맞춘 맞춤형 데이터 가공 솔루션을 제공했어요.
틱택코리아는 앞으로도 고객사의 요구에 맞춘 최적의 데이터 솔루션으로 AI와 산업의 성장을 뒷받침하겠습니다! 😊
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