Milvus/Zilliz + 감시: 벡터 데이터베이스가 다중 카메라 추적을 혁신하는 방법
비디오 감시의 세계에서, 여러 카메라에 걸쳐 객체를 추적하는 것은 전통적으로 해결하기 가장 어려운 문제 중 하나였습니다. 사람들이 소매점, 창고, 공항과 같은 공간에서 카메라 뷰 사이를 이동함에 따라, 그들의 신원을 유지하는 것은 점점 더 어려워집니다. 벡터 데이터베이스, 특히 Milvus는 시각 데이터 전반에서 빠르고 정확한 유사도 검색을 가능하게 함으로써 이 분야를 돕고 있으며—멀티 카메라 추적 시스템이 작동하는 방식을 근본적으로 바꾸고 있습니다.
멀티 카메라 추적의 지속적인 과제
넓은 공간 전반의 감시 시스템을 다뤄본 사람이라면 누구나 근본적인 과제를 이해합니다:
카메라 간 식별: 서로 다른 각도와 뷰를 가진 여러 카메라 피드에서 동일한 대상을 매칭하려면 정교한 알고리즘과 AI 모델이 필요합니다.
신원 보존: 객체가 카메라 뷰 사이를 이동할 때 일관된 신원을 유지하는 것은 매우 중요합니다—그렇지 않으면 추적은 완전히 무너집니다.
가림 및 사라짐: 객체는 자주 일시적으로 사라지거나 부분적으로 가려져, 지속적인 추적을 어렵게 만듭니다.
실시간 처리 요구 사항: 효과적인 감시는 라이브 데이터 스트리밍, 멀티 스트림 융합, 이상 탐지를 위해 1초 미만의 지연 시간과 높은 처리량을 요구합니다.
개인정보 보호 우려: 시스템은 규정을 준수하기 위해 효과적인 모니터링을 가능하게 하면서도 개인 데이터를 익명화해야 합니다.
확장성: 공간이 더 커짐에 따라, 시스템은 분산 컴퓨팅과 클라우드 네이티브 아키텍처를 통해 수천 대의 카메라와 대상을 처리할 수 있도록 확장되어야 합니다.
규칙 기반 추적이나 단순한 특징 매칭을 사용하는 기존 접근 방식은 복잡한 환경에서 자주 실패하며, 추적 단절과 일관되지 않은 신원으로 이어집니다.
벡터 데이터베이스가 문제를 혁신하는 방식
Milvus와 같은 벡터 데이터베이스는 객체 신원에 대한 근본적으로 다른 접근 방식을 통해 이러한 과제를 해결합니다. 단순한 규칙이나 메타데이터 매칭을 사용하는 대신, 벡터 데이터베이스는 메타데이터 필터링, 전체 텍스트 검색 등을 포함한 유사도 기반 신원 매칭을 가능하게 합니다:
벡터 표현의 장점
객체가 카메라의 시야에 나타나면, 딥러닝 모델은 고유한 시각적 특징을 추출하고 이를 고차원 벡터로 인코딩합니다. 이러한 수학적 "지문"(일반적으로 128-2048차원)은 객체의 핵심 시각적 특성을 포착합니다. 카메라 간에 외형이 크게 달라지더라도, 기본 벡터 표현은 유사성을 유지합니다. 이 접근 방식은 서로 다른 카메라 뷰 전반에서 재식별을 위한 강력한 기반을 만듭니다.
Milvus: 유사도 검색을 위해 목적에 맞게 구축됨
Milvus는 여러 핵심 이유로 멀티 카메라 추적 맥락에서 뛰어납니다: 초고속 유사도 검색: 특수 인덱싱 구조(HNSW, IVF, Nvidia cuVS 등)는 수백만 개의 벡터가 있어도 1초 미만의 쿼리를 가능하게 합니다; 근사 최근접 이웃(ANN) 알고리즘: 실시간 애플리케이션을 위해 정확도와 성능의 균형을 맞춥니다; 확장 가능한 아키텍처: 분산 처리 기능은 수많은 카메라 전반에서 벡터를 비교하는 계산 요구를 처리합니다; 유연한 메트릭 옵션: 특정 시각적 특징에 대한 매칭을 최적화하기 위해 다양한 거리 메트릭(유클리드, 코사인, 내적)을 지원합니다.
Milvus: 감시를 위한 포괄적인 벡터 데이터베이스
오픈 소스 Milvus는 멀티 카메라 추적 시스템에 이상적인 강력한 기능 모음을 제공합니다:
벡터 저장 및 유사도 검색: 고차원 특징 벡터를 저장하고 카메라 뷰 전반에서 신원을 유지하기 위해 유사도 검색을 처리합니다
임베딩 목록: 위치 시퀀스, 시간 시퀀스 또는 강력한 내부 관계를 가진 임베딩 집합을 나타낼 수 있는 임베딩 목록을 지원합니다—비디오 분석에서 시간적 시퀀스를 보존하는 데 완벽합니다
범위 검색: 내부 및 외부 경계를 가진 "환형 영역"을 정의하여 결과 관련성을 향상시키며, 시스템이 "유사하지만 동일하지 않은" 외형을 찾을 수 있게 합니다—이는 서로 다른 카메라 각도에서 동일 인물을 매칭하는 데 매우 중요합니다
필터링 검색: 벡터 유사성과 메타데이터 제약 조건(예: 건물, 층 또는 카메라 구역)을 결합하여 특정 기준과 일치하는 벡터로 결과를 좁힙니다
그룹화 검색: 지정된 필드별로 결과를 집계하여 결과 다양성을 개선하고, 시스템이 동일 인물의 여러 등장 장면이 아니라 고유한 개인을 식별하도록 보장합니다
하이브리드 검색: 여러 벡터 필드의 결과를 결합하여 얼굴 특징, 의복 속성 및 이동 패턴을 통합할 수 있는 멀티모달 검색을 가능하게 하며, 더 견고한 식별을 지원합니다
이 포괄적인 기능 세트는 Milvus가 연속 프레임 간의 시간적 관계 유지부터 사람들이 공간을 이동하는 방식의 물리적 제약을 기반으로 한 결과 필터링에 이르기까지, 다중 카메라 추적의 복잡한 요구 사항을 처리할 수 있게 합니다.
Milvus를 활용한 고급 추적 기능
Milvus의 다양한 검색 기능은 기존 시스템으로는 불가능했던 정교한 추적 시나리오를 가능하게 합니다:
까다로운 전환 상황에서의 신원 유지
한 사람이 한 카메라의 시야를 벗어나 다른 카메라에 들어올 때, 조명, 각도 및 거리로 인해 외형이 크게 달라질 수 있습니다. Milvus는 다음을 통해 이를 해결합니다: 범위 검색: 적절한 유사도 임계값을 정의함으로써 시스템은 유사하지만 동일하지 않은 매칭을 찾아 외형 변화를 수용할 수 있습니다; 다중 벡터 검색: 서로 다른 특징 벡터(얼굴, 의복, 보행)를 결합하면 일부 특징이 가려지거나 변경된 경우에도 식별이 가능합니다.
시간 인식 추적
사람들이 물리적 공간을 이동하는 방식은 물리적 제약을 따릅니다. Milvus는 이를 필터링 검색으로 활용합니다: 시간 창 제약 조건을 적용하여 보행 속도를 기반으로 현실적으로 동일 인물일 수 있는 등장만 고려합니다; 임베딩 리스트는 연속적인 등장 장면을 추적하여 유사하게 보이는 개인들을 구별하는 데 도움이 되는 이동 패턴을 확립합니다. 임베딩 리스트는 단 몇 주 후 Milvus 2.6에 도입될 예정입니다!
혼잡한 장면에서의 신원 해소
분주한 환경에서는 기존 추적 방식이 종종 무너집니다. Milvus는 그룹화 검색을 제공합니다: 지정된 필드의 값별로 검색 결과를 그룹화하여, 동일 그룹의 여러 결과가 아니라 각 그룹에서 가장 유사한 엔터티를 반환함으로써 다양성을 개선합니다; 필터링 검색: ANN 검색을 수행하기 전에 메타데이터 필터링 조건(예: 시간 창, 의복 색상 또는 소지 물품)을 적용하여 검색 범위를 좁히고, 지정된 기준과 일치하는 엔터티만 고려되도록 보장합니다. 이러한 기능은 보안 팀이 밀집된 군중, 복잡한 카메라 배치, 다양한 조명 조건이 있는 까다로운 환경에서도 지속적인 추적을 유지할 수 있게 합니다.
실제 적용 사례 및 이점
다중 카메라 추적에 대한 이 접근 방식은 여러 산업 분야에서 기회를 창출합니다:
리테일 분석: 쇼핑객이 층과 매장 부서 사이를 이동하더라도 입구부터 출구까지 추적하여 완전한 고객 여정 분석을 가능하게 합니다. 경로 분석은 일반적인 패턴을 식별하고 실제 고객 이동을 기반으로 매장 레이아웃을 최적화하는 데 도움이 됩니다. 전환 인사이트를 통해 소매업체는 구매 고객과 비구매 고객의 탐색 패턴을 비교하여 구매 결정에 영향을 미치는 요인을 밝혀낼 수 있습니다.
창고 최적화: 작업자 이동 분석은 비효율적인 패턴을 식별하고 시설 운영 내 워크플로를 최적화하는 데 도움이 됩니다. 장비 추적은 대규모 시설 전반에서 지게차 및 장비 사용 패턴을 모니터링하여 자원 할당과 유지보수 일정을 개선합니다. 보안 모니터링은 무단 접근이나 비정상적인 행동 패턴을 감지하여 시설 안전을 강화하고 재고를 보호합니다.
교통 허브: 흐름 최적화는 사람들이 시설을 어떻게 이동하는지 이해함으로써 혼잡을 줄이고, 더 효율적인 승객 경험을 만듭니다. 보안 강화는 여러 카메라 구역 전반에서 관심 대상 개인을 커버리지 공백 없이 지속적으로 추적하도록 유지합니다. 서비스 개선은 병목 지점을 식별하고 승객 이동 패턴을 기반으로 인력 배치를 최적화하는 데 도움을 주어, 대기 시간을 줄이고 고객 만족도를 향상시킵니다.
Milvus 기반 추적 시스템 직접 구축하기
Milvus를 활용한 벡터 기반 추적 구현에 관심이 있다면, NVIDIA의 멀티 카메라 추적 참조 워크플로는 훌륭한 출발점을 제공합니다. 이들의 포괄적인 솔루션은 Milvus를 완전한 추적 아키텍처에 통합하는 방법을 보여줍니다.
이 워크플로는 다음 방법을 보여줍니다:
카메라 피드를 처리하여 객체 특징을 추출하고 이를 벡터로 변환
신원 매칭을 위해 Milvus에 이러한 벡터를 저장하고 쿼리
시공간 추적을 위한 Milvus의 새로운 기능 활용
직관적인 인터페이스를 통해 추적 결과 시각화
NVIDIA의 전체 구현 가이드는 배포 지침, 아키텍처 세부 정보, 사용자 지정 옵션을 포함하는 해당 Metropolis 문서 사이트에서 확인할 수 있습니다.
결론: 감시의 미래는 벡터 기반입니다
Milvus와 같은 벡터 데이터베이스는 멀티 카메라 추적에 접근하는 방식에 근본적인 변화를 나타냅니다. 범위 검색부터 멀티 벡터 검색, 그룹화 검색부터 필터링 검색에 이르기까지 Milvus의 포괄적인 검색 기능을 활용함으로써, 감시 시스템은 전례 없는 정확도로 복잡한 환경 전반에서 지속적인 신원 식별을 유지할 수 있습니다.
감시 애플리케이션에서 Milvus를 특히 강력하게 만드는 것은 이러한 기능들의 조합입니다. 범위 검색은 카메라 간 외형 변화를 수용하는 데 도움이 됩니다. 임베딩 목록은 이동 분석을 위한 시간적 시퀀스를 보존합니다. 필터링 검색은 후보 매칭을 좁히기 위해 물리적 제약 조건을 적용합니다. 그룹화 검색은 정확한 인원 계수를 위해 결과 다양성을 보장합니다. 이러한 기능들은 함께 멀티 카메라 추적의 고유한 과제를 위한 완전한 솔루션을 만듭니다.
벡터 데이터베이스 기술이 계속 발전함에 따라, 이러한 다양한 검색 기능을 결합하여 훨씬 더 높은 정확도와 통찰을 제공하는 더욱 정교한 감시 애플리케이션을 기대할 수 있습니다. 대규모 물리 공간을 관리하는 조직에게 Milvus는 원활한 카메라 간 신원 식별의 가능성을 마침내 실현할 수 있는 차세대 추적 시스템의 기반을 제공합니다.
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