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IEC 62676-4:2025의 새로운 이미지 세부 분류 체계인 OODPCVS 이해하기
비디오 모니터링 표준은 업계 발전에 중요한 역할을 합니다. 작년에 2014년에 도입된 잘 알려진 DORI 프레임워크는 현대 기술의 요구를 더 잘 반영하는 새롭고 정교한 분류인 OODPCVS로 대체되었습니다. 이러한 변화에 대응하여 하이크비전은 파트너사가 더욱 높아진 업계 표준으로의 전환을 원활하게 진행할 수 있도록 제품 및 설계 리소스를 적극적으로 조정하고 있습니다.
기술이 발전함에 따라 이를 관리하는 관련 산업 표준이 발전해야 합니다. 작년에 IEC(International Electrotechnical Commission)에서 발표한 IEC 62676-4:2025 표준은 영상 모니터링 시스템에서 영상 세부 수준을 분류하고 평가하는 방법에 대한 주요 업데이트를 도입했습니다. 이는 디지털 이미징, AI 기반 비디오 분석의 상당한 발전과 최신 보안 애플리케이션에서 보다 정교한 시각적 세부 사항 정의에 대한 필요성이 증가하고 있음을 반영합니다.
이전 버전의 표준이 2014년에 출시된 이후, 업데이트를 필수로 만들기 위해 여러 주요 개발이 결합되었습니다.
아마도 이 중 가장 중요한 것은 카메라 해상도의 상당한 발전일 것입니다. 오늘날의 비디오 시스템은 고해상도 및 멀티 센서 카메라에 의존하고 있습니다. 이는 2014년에 도입된 탐지, 관찰, 인식 및 식별(DORI) 이미지 세부 정보 분류 프레임워크에서 이루어진 기술적 가정을 크게 능가합니다.
2014년부터 AI 기반 분석은 비디오 모니터링 시스템의 기능을 혁신했습니다. 오늘날에는 움직임, 사람, 차량 및 동물을 감지하고 개인을 식별하고 차량 번호판을 읽고 활동 및 이벤트를 분석하는 데 사용됩니다. 그러나 이러한 모든 애플리케이션은 비디오 내의 높은 픽셀 밀도에 의존합니다. 또한 각 사용 사례에는 이전 프레임워크가 충분히 설명할 수 없는 특정 수준의 이미지 세부 정보가 필요합니다.
DORI 분류가 도입된 이후 비디오 모니터링 기술을 채택한 산업의 범위가 크게 증가했습니다. 비디오 기반 애플리케이션은 이제 운송, 에너지, 소매 및 물류 분야에서 널리 사용되고 있습니다. 동시에 애플리케이션 시나리오는 복잡성이 크게 증가했습니다. 점점 더 다양해지는 이러한 배포에서는 안정적인 성능을 보장하기 위해 이미지 요구 사항에 대한 보다 일관되고 정확한 정의가 필요합니다.
DORI의 단순성은 널리 채택되었지만 한계도 도입했습니다. 4개의 광범위한 수준(탐지, 관찰, 인식 및 식별)만 있으면 미묘한 작업을 설명하거나 최신 비디오 분석에 필요한 정밀도를 충족하는 데 적합하지 않았습니다. 이로 인해 보다 유연하고 세분화된 프레임워크가 필요하게 되었습니다.
이러한 진화하는 요구를 해결하기 위해 2025년 표준에는 OODPCVS(Overview, Outline, Discern, Perceive, Characterize, Validate 및 Scrutinize)와 같은 보다 자세한 이미지 세부 정보 분류 프레임워크가 도입되었습니다. 이처럼 명확하게 정의된 7단계 레벨을 통해 OODPCVS 프레임워크는 DORI 프레임워크를 더욱 현대적이고 AI에 최적화된 형태로 발전시켜 다양한 애플리케이션에 필요한 카메라 해상도를 결정하는 데 명확한 지침을 제공합니다.
예를 들어, 사람을 식별하거나 자동차번호판을 판독하는 데 필요한 픽셀 밀도는 250 px/m(DORI 프레임워크에서 “식별”으로 분류됨)에서 500 px/m(ODPCVS에서 “검증”으로 분류됨)로 상승한다. 이렇게 하면 특히 저조도 환경이나 모션 블러가 있는 동적 장면에서 충분한 이미지 디테일을 확보할 수 있습니다.
DORI: 4단계 이미지 세부 정보 분류
DORI는 IEC 62676-4:2014에 따라 특정 작업을 수행하는 데 필요한 4단계의 이미지 세부 정보를 정의합니다.
OODPCV: 7단계 이미지 세부 정보 분류
새로운 IEC 62676-4:2025 표준은 7가지 범주의 작업 및 이미지 세부 수준을 도입합니다.
OODPCVS 프레임워크는 비디오 모니터링 시스템이 실제 운영 요구를 더 잘 지원할 수 있도록 보장하여 정확성, 신뢰성 및 시스템 설계 워크플로우를 향상시킵니다.
이제 설계자는 각 모니터링 영역에 대해 더욱 정밀한 픽셀 밀도 목표를 설정할 수 있으므로 카메라와 렌즈를 더욱 정확하게 선택할 수 있습니다. 이를 통해 최종 사용자와 운영자는 시스템이 의도한 대로 작동할 것이라는 확신을 갖게 됩니다.
각 AI 작업은 정의된 작업 조합과 픽셀 밀도 수준에 일치할 수 있습니다. 예를 들어, "경계선에서의 분류 객체 감지"는 80px/m에서 "식별"로 정의될 수 있습니다. "차량 특징 분석"은 250px/m의 해상도로 "특성화"할 수 있습니다. “얼굴 인식”은 500 px/m에서 “검증”되고, “포렌식 세부 캡처”는 1500 px/m에서 “심사”로 정의될 수 있다.
OODPCVS가 요구하는 더 높은 선명도 수준은 비디오 분석 및 사고 조사의 신뢰성과 효율성을 개선하고 운영자가 전반적인 상황을 더 잘 인식할 수 있도록 합니다.
제조업체, 시스템 통합업체(SI), 설치업체 및 최종 사용자는 동일한 분류 정의 세트를 참조할 수 있으므로 협업이 향상되고 모호성이 줄어듭니다.
IEC 62676-4의 진화는 보안 산업의 중요한 발전을 나타내며, 이미지 세부 정보 분류를 최신 디지털 이미징 및 AI 기반 사용 사례와 일치시킵니다.
업계가 IEC 62676-4:2025 표준 및 OODPCVS 프레임워크로 전환함에 따라, 당사는 파트너가 최신 요구 사항을 반영하는 도구 및 제품과 협력하는 것이 얼마나 중요한지 인식하고 있습니다.
하이크비전은 현재 제품 사양, 시스템 설계 도구 및 기타 관련 리소스를 적극적으로 업데이트하고 있습니다. 이러한 업데이트는 파트너가 카메라 배치를 보다 정확하게 계획하고 자신감을 가지고 프로젝트를 설계하는 데 도움이 됩니다.
우리는 새로운 표준과 레거시 배포를 모두 지원하는 명확한 지침과 미래 대비 솔루션을 제공하기 위해 최선을 다하고 있으며, 모든 프로젝트가 고객이 정의한 성능 수준과 운영 요구 사항을 충족하도록 보장합니다.
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