마스크 착용 여부를 더 이상 사람의 눈으로 확인하지 마세요. OpenMV가 AI 비전 기술을 통해 자동으로 판단합니다.

인원 이동이 빈번한 공공장소에서 마스크 착용 여부 및 착용 방법의 적정성은 현장 질서와 관리 효율성에 직접적인 영향을 미칩니다. 인력에 의한 수동 감시만으로는 비용이 높을 뿐만 아니라 모든 출입구를 신속히 점검하기도 어렵습니다. OpenMV는 ‘마스크를 올바르게 착용했는가’라는 판단을 현장 단계로 사전 이행함으로써 관리의 신속성과 안정성을 제고합니다.

공공장소, 단지 출입구, 병원, 교통 허브 등 주요 지역에서 인원이 마스크를 올바르게 착용하는지 여부는 현장 질서 관리 및 안전 규정 이행 효율성과 직접적으로 연관된다.

기존 방식은 주로 인력에 의한 상시 감시 또는 사후 모니터링 영상 확인에 의존하여 인건비가 높을 뿐만 아니라 신속한 대응이 어렵습니다. 일부 클라우드 기반 영상 분석 솔루션의 경우 네트워크 의존도가 높고 지연 시간이 길며 프라이버시 침해 위험이 있는 등의 문제도 있습니다. 싱타운 테크놀로지의 OpenMV 스마트 카메라를 기반으로 한 이 시스템은 카메라 엣지 단에서 마스크 착용 여부를 실시간으로 인식하며, 판단·결정·제어 과정을 현장으로 전달함으로써 진정한 ‘실시간 감지, 실시간 대응’을 실현합니다.

OpenMV는 일반적으로 출입구 게이트, 통로 상부 또는 주요 구역 상부에 설치되어 진입 인원의 정면 또는 반측면 이미지를 촬영합니다.

카메라는 엣지 측에서 얼굴 감지 알고리즘을 실행하여 자동으로 얼굴 영역을 식별하고, 입과 코 등 핵심 부위에 대해 특징 추출 및 구조 분석을 수행한 후, 엣지 측 AI 분류 모델과 결합하여 마스크 미착용, 착용 불규칙(코 노출, 입 노출), 올바른 착용 등 다양한 상태를 정확히 구분합니다.

시스템이 위반 사항을 감지할 경우, OpenMV는 GPIO 또는 직렬 통신 인터페이스를 통해 음성 안내 장치, 출입 통제 시스템 또는 로컬 경고 모듈과 직접 연동하여 ‘인식 즉시 알림, 위반 즉시 차단’을 실현하며, 인적 개입이 필요하지 않습니다.

OpenMV 기반의 엣지 AI 및 엣지 컴퓨팅 아키텍처를 활용하여, 인식 과정에서 클라우드로 영상 데이터를 업로드할 필요가 없으며, 응답 속도는 밀리초 단위에 도달하고, 네트워크 및 서버 비용을 효과적으로 절감합니다. 또한, 개인정보 보호 안전성을 원천적으로 확보함으로써 마스크 관리 방식을 ‘인력 감독’에서 ‘자동 감지 + 자동 실행’의 지능형 모드로 고도화합니다.