딥러닝 기반 보행 패턴 분석 시스템으로, 영상 데이터에서 사람의 보행 자세를 실시간으로 분석하고 이상 패턴을 자동으로 감지하는 AI 모델을 개발했습니다. 의료 및 재활 분야에서 환자의 보행 상태를 모니터링하는 데 활용될 수 있습니다.
📊 AI 파이프라인 다이어그램
Video Input → Object Detection → Pose Estimation → Analysis → Output
🧠 AI 모델 아키텍처
YOLOv8 + MediaPipe + Custom Classification Model
문제: 고해상도 영상 처리 시 프레임 드롭 발생
해결: TensorRT를 활용한 모델 최적화로 추론 속도 3배 향상
문제: 조명, 각도, 배경에 따라 감지 정확도 편차 발생
해결: Data Augmentation과 Transfer Learning으로 mAP 88% 달성