스마트 시티를 향한 한 걸음: 인공지능으로 무 helmet 운전자 실시간 적발하기

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도심 도로에서 두 명의 오토바이 운전자가 주행 중이며, 앞에 있는 운전자는 헬멧을 착용한 반면 뒤에 있는 운전자는 헬멧을 쓰지 않은 모습이 강조된 장면. YOLO 기반 교통 단속 시스템에서 헬멧 미착용자를 실시간 식별하는 상황을 시각화한 이미지.



인공지능이 교통 안전을 지키는 시대

인도는 전 세계에서 이륜차 보급률이 가장 높은 나라 중 하나로, 이륜차 관련 교통사고 사망률 또한 그에 비례해 심각한 수준이다. 특히 헬멧 미착용은 사망 사고의 주요 원인 중 하나로 지적된다. 기존의 수동적 단속 시스템은 실시간성과 정확성에서 한계를 보였고, 이를 해결하기 위한 새로운 기술로 '인공지능 기반 헬멧 단속 시스템'이 주목받고 있다.

이번 글에서는 "NVIDIA TAO 툴킷과 YOLOv8을 활용한 인도 스마트 도시 시나리오에서의 컴퓨터 비전 기반 자동 운전자 헬멧 위반 감지 및 차량 식별(Computer-vision based automatic rider helmet violation detection and vehicle identification in Indian smart city scenarios using NVIDIA TAO toolkit and YOLOv8)" 논문을 바탕으로, 이 시스템의 작동 원리와 성능, 그리고 향후 확장 가능성에 대해 살펴본다.


문제의식: 수동 단속의 한계와 교통 안전

인도에서 이륜차는 전체 차량의 약 78%를 차지하며, 이들과 관련된 교통사고는 전체 교통사고의 약 45%에 해당한다. 헬멧을 착용하지 않은 상태에서 사고가 발생할 경우, 두부 외상이 주요 사망 원인이 되며, 이에 따라 헬멧 착용 의무화는 법적으로 규정되어 있다. 그러나 단속 인력의 부족, 수작업 감시의 비효율성 등으로 인해 법 집행이 제대로 이루어지지 못하고 있다.



연구의 핵심: 2단계 딥러닝 시스템으로 실시간 단속

이 논문은 딥러닝 기반의 객체 탐지 모델을 활용해 이륜차 운전자 중 헬멧을 착용하지 않은 사람을 자동으로 식별하고, 동시에 번호판을 인식해 실시간으로 단속할 수 있는 시스템을 제안한다. 이 시스템은 크게 두 단계로 구성된다.

  1. DetectNet_v2 (Model 1): NVIDIA의 TAO 툴킷 기반 모델로, ResNet18을 백본으로 하여 이륜차 운전자를 인식한다. 다양한 조명 조건과 혼잡한 교통 환경에서도 높은 정확도로 이륜차 운전자만을 식별한다.
  2. YOLOv8 (Model 2): DetectNet에서 추출된 운전자 이미지를 바탕으로 헬멧 착용 여부를 판단하고, OCR 기술을 통해 번호판을 추출한다. YOLOv8은 빠른 처리 속도와 뛰어난 정확도로 인해 실시간 교통 단속에 적합하다.


데이터의 힘: 커스텀 데이터셋 제작

공개된 교통 데이터셋이 부족한 현실을 극복하기 위해 연구진은 직접 1,715장의 이미지를 수집했다. 이는 다양한 시간대(낮, 밤, 흐림, 비), 조도, 각도에서 촬영된 실제 교차로 CCTV 영상을 기반으로 하며, 이 중 1,200장의 고품질 이미지를 선별해 학습에 활용했다. 라벨링 작업은 "LabelImg" 도구를 사용해 수작업으로 진행되었으며, "헬멧 착용(H)", "미착용(W)", "번호판(NP)"으로 구분되었다.


성능 평가: 업계 최고 수준의 정확도

  • DetectNet_v2: 정확도 98.6%, mAP@0.5 = 0.99, mAP@0.5:0.95 = 0.90
  • YOLOv8: 헬멧 탐지 정확도 98.56%, 번호판 인식 정확도 97.6%

기존의 YOLOv5나 Faster R-CNN과 비교해도 매우 높은 성능을 보이며, 특히 YOLOv8은 헬멧, 스카프, 모자 등을 정확히 구별할 수 있다는 점에서 실용성이 뛰어나다.



비판적 관점: 가능성과 한계

흥미롭게도 이 시스템은 단순한 교통 단속을 넘어서, 스마트 시티의 핵심 요소인 지능형 교통 관리(ITS)로 확장될 수 있는 가능성을 보여준다. 예를 들어, 실시간 교통 흐름 예측, 혼잡도 분석, 무면허 운전자 탐지 등의 영역으로 응용될 수 있다.

그러나 몇 가지 한계도 존재한다. 예를 들어, 야간이나 혼잡한 상황에서는 헬멧 미착용 탐지가 실패할 수 있으며, 여러 명이 함께 타는 경우(bike triple riding)에는 정확한 사람 수 판별이 어렵다. 이러한 한계를 극복하기 위해서는 고해상도 영상, 다중 프레임 분석, 음성 데이터 결합 등의 후속 연구가 필요할 것이다.


결론: 스마트 시티를 위한 필수 인프라

이 논문이 제안한 두 단계의 인공지능 기반 헬멧 단속 시스템은 교통 안전을 위한 기술적 해결책으로서 큰 가능성을 보여준다. 실시간, 고정확도, 자동화라는 세 가지 핵심 조건을 충족하며, 법 집행과 교통 정책 설계의 새로운 기준을 제시하고 있다.

교통 안전은 단순한 규제가 아닌, 기술과 정책, 시민 의식이 함께 작동해야 하는 복합적인 문제다. 이러한 인공지능 시스템은 단속의 효율성을 높이는 동시에, 궁극적으로 사람들의 행동 변화를 유도하고, 생명을 지키는 데 기여할 수 있다.


출처논문

Deshpande, U. U., Michael, G. K. O., Araujo, S. D. C. S., Deshpande, V., Patil, R., Chate, R. A. A., ... & Charantimath, V. (2025). Computer-vision based automatic rider helmet violation detection and vehicle identification in Indian smart city scenarios using NVIDIA TAO toolkit and YOLOv8. Frontiers in Artificial Intelligence, 8, 1582257. https://doi.org/10.3389/frai.2025.1582257