※ 해당 AI 기능을 활용하기 위해서는 기존 X-SCADA가 아닌 최신 버전의 X-SCADA AI가 필요합니다. 

※ 해당 샘플은 다양한 객체들을 테스트할 수 있도록 제작된 샘플입니다. 보다 분명하고 최적화된 결과를 얻기 위해서는 추가 학습이 필요합니다.

기존 X-SCADA AI의 YoloVideo 카메라 영역 설정에서 다양한 모양의 객체들을 추가 및 설정할 수 있습니다.

1. YoloVideo 추가 및 설정하기

1) X-SCADA AI Designer에서 보기(View) > AI 작업 관리(AI Task Manager)에 접속한다.

2) [추가(Add)] 버튼을 눌러 YoloVideo를 추가한다.

· YoloVideo는 V8 모델을 지원하며, 테스트가 필요할 시 [Sample Download]를 클릭해 샘플 모델을 다운로드할 수 있다.

3) 추가된 Yolo_Video_task_1 의 속성 > Yolo > ModelPath를 설정한다.

· 2) 과정에서 [Sample Download]를 클릭해 샘플 모델을 다운로드 및 압축해제 한 폴더를 설정

4) Yolo > Classes 에서 person을 체크선택한다.

· 이번 샘플의 경우 사람(person)만 탐지할 예정이며, 다른 객체도 테스트해보고 싶다면 다른 클래스도 체크선택한다.

· 다양한 환경에서도 테스트가 가능하도록 만들어진 샘플이기에 클래스마다 객체 탐지 정확도는 떨어질 수가 있습니다.

5) Yolo > Tracking Classes를 person으로 설정한다.

· Tracking Classes : 추적하여 지속적으로 탐지하고자 하는 클래스를 설정

6) Yolo > PostProcess 설정에서 TotalCount를 추가한다.

· TotalCount : 클래스에 상관없이 탐지된 모든 객체의 수를 구할 때 사용

7) 탐지된 객체의 수를 태그에 기록하기 위해 Total Count > Result에 아날로그 태그를 설정한다.

8) Yolo > Regions에서 카메라 실행 및 영역을 설정한다.

· 사각형(Rectangle), 타원(Circle), 다각형(Polygon) 형태를 지원하며, 아래 샘플은 다각형을 이용해 복잡한 형태를 구현 가능

9) 탐지 결과를 태그에 기록하기 위해 Output을 설정한다.

· Image : 바이트 태그(Bytes Tag)를 설정 (이미지 형식으로 저장 및 불러오기 가능)

· Result : 문자열 태그(String Tag)를 설정 (JSON 형식으로 저장 및 불러오기 가능)

2. Yolo 실행 결과 확인하기

1) X-SCADA AI Viewer로 실행한 뒤 설정한 영역 안에 들어왔을 때 클래스 탐지가 잘 이루어지는지 확인한다.

2) 이번 따라하기에는 다각형만 사용하였지만, 아래 이미지처럼 사각형(Rectangle), 타원(Circle), 다각형(Polygon)을 함께 활용할 수 있다.

· 영역을 1개만 설정하는 것이 아니라, 여러 개의 영역을 다양한 형태, 혹은 다양한 색상으로 설정할 수 있다.

3) 첨부한 프로젝트 파일(.xix)을 다운로드하여 X-SCADA AI Designer로 열어 설정을 확인하거나 실행할 수 있다.