속도 측정 알고리즘 개선기존에는 객체의 프레임당 중심 좌표 이동 거리를 이용해 속도를 계산했지만,이 방식은 실제 차량의 속도를 정확히 반영하지 못했다.카메라의 위치, 각도, 해상도, 거리 왜곡 등 다양한 요소가 영향을 미치기 때문에,단순한 픽셀 거리 기반 계산만으로는 신뢰할 수 있는 속도 추정이 어려웠다.새로운 방식: 선 통과 기반 시간 측정이에 따라, 속도 측정 방식을 다음과 같이 변경했다:화면에 가상의 두 선을 설정하고, 객체(차량)가첫 번째 선을 통과한 시점두 번째 선을 통과한 시점이 두 시점 사이의 시간 차를 측정하여 속도를 계산하는 방식이다.이를 통해 실제 움직인 거리를 고정된 기준으로 환산할 수 있게 되었고,특정 픽셀 간 거리를 미터 단위로 환산할 수 있다면 훨씬 정확한 속도 계산이 가능해졌다..

YOLO 모델을 활용한 객체 탐지 시스템을 구현하던 중, 프레임 드랍과 프로그램 종료라는 심각한 문제가 발생했다.초기에는 원활히 작동했지만, 감지되는 객체 수가 1~2개를 초과하면 프레임이 급격히 떨어지기 시작했고,이후에는 프로그램이 강제 종료되기도 했다. 문제 원인 : 후처리 병목처음에는 객체 탐지 이후 수행되는 후처리 과정에서 병목이 발생한다고 판단했다.매 프레임마다 수행되는 작업은 다음과 같다:객체의 좌표 처리객체 트래킹속도 계산 및 과속 여부 판단이러한 연산을 단일 스레드에서 처리하다 보니, 프레임당 처리 시간도 점차 증가했고, 이는 곧 시스템의 전체 성능 저하로 이어졌다. 구조 개선 시도 : 멀티스레드 도입병목 현상을 해소하기 위해 시스템 구조를 멀티스레드 방식으로 리팩토링했다.작업을 아래처럼 ..