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AI
강아지 행동 분석
탐지·개체 추적 위에 짧은 클립만 VLM으로 판정하는 파이프라인을 설계해, 스트레스·피부·관절 등 행동 클립을 UI로 이어가는 방향을 잡았습니다.
역할
AI Vision pipeline design — 탐지·추적·행동 판정 흐름
스택
- YOLO
- ReID
- VLM
- 클립 추출
- Python
한 일
- 전 영상 VLM 대신 후보 구간만 잘라 판정하는 비용·지연 최적화 설계
- 개체 단위 추적 후 행동 라벨을 UI 버튼과 연결하는 제품 흐름 정의
- 유사 행동 오탐을 줄이기 위한 none 클래스·지속시간 기준 초안
- 기존 탐지 파이프라인 위에 행동 판정 단계를 얹는 확장 구조
성과
- 비전 파이프라인을 제품 UI까지 이어지는 한 줄 스토리로 정리
- 실험용 모델 비교를 넘어 운영 가능한 단계별 구현 로드맵 확보