AI
AI 기반 포트홀 감지를 통한 도로 안전 개선: AI 비전 개발자 및 엔지니어를 위한 성능 최적화
두줄요약
안드로이드 기기에서 TFLite 객체 감지 모델로 포트홀을 실시간 감지했습니다. NetsPresso 경량화로 정확도를 유지하며 지연 시간과 연산량을 줄였습니다.
문제 상황
- 실시간 포트홀 감지와 즉각 경고를 위한 높은 정확도·낮은 지연 시간 요구
- 저가형 안드로이드 기기에서 YOLOv5-M 실행 시 과도한 자원 소모와 앱 불안정성
해결 방법
- Android ARM CPU에서 구동 가능한 TFLite 객체 감지 모델 적용
- NetsPresso 하드웨어 인식 경량화로 모델 지연 시간과 연산량 최적화
성능/운영 포인트
- YOLOv5-nano 지연 시간 542.2ms에서 144.6ms로 단축하면서 유사한 mAP 유지
- YOLOv5-M 경량화로 GFLOPs 2.7 달성 및 저성능 기기 실행 효율 개선
- 갤럭시 A30 대상 실시간 포트홀 감지 애플리케이션 배포
