이번 대회는 미국 하와이 호놀룰루에서 열렸다. 교통 및 스마트시티 환경에서 발생하는 실제 도시 영상 데이터를 기반으로 AI 영상분석 기술 정확도와 실시간 처리 성능을 종합 평가하는 글로벌 AI 경진대회다.
씨이랩이 참가한 트랙4(Road Object Detection in Fish-Eye Cameras)는 어안(Fisheye) 카메라로 촬영된 영상에서 차량과 보행자를 실시간 탐지하는 기술을 평가하는 과제로, 엣지 디바이스 환경에서 초당 10프레임(FPS) 이상의 실시간 성능을 요구하는 까다로운 부문이다.
특히, 전체 트랙 중 가장 많은 참가 팀과 함께 높은 관심을 받은 핵심부문으로, 글로벌 유수 연구팀 간 기술 격차가 치열하게 검증된 분야였다고 회사는 설명했다.
스마트시티·교통 분야는 사각지대 최소화를 위해 어안 카메라를 확대 도입하고 있으나, 주변부 의 심한 왜곡으로 차량·보행자 등의 객체 인식률이 급격히 저하되는 문제가 있다. 서버 의존형 분석은 비용·지연이 커 현장(엣지) 단의 경량·실시간 처리 기술이 핵심 과제로 부상했다.
씨이랩은 어안 카메라 영상의 왜곡 특성을 반영한 자체 AI 비전 기술로 높은 평가를 받았다. 해당 기술은 ‘왜곡 보존형 데이터 증강’ 기법과 ‘능동학습 기반 반자동 라벨링’ 방식을 결합해 주변부 객체 인식률을 크게 개선하고 학습 효율을 높였다.
또한, 엔비디아 젯슨 오린(NVIDIA Jetson AGX Orin) 환경에서 TensorRT 기반 경량화 및 최적화 기술을 적용해 10FPS 이상의 안정적인 실시간 성능을 구현하며, 정확도와 속도 모두 대회 기준을 상회하는 성과를 기록했다.
이러한 성과는 씨이랩이 엣지 환경에서도 고성능 AI를 구현할 수 있는 독자 기술력을 입증한 사례로 평가된다. 특히, 고가의 대규모 서버 인프라 없이도 엣지 디바이스만으로 글로벌 수준의 AI 성능을 실현했다는 점에서 기술적 의미가 크다.
씨이랩은 이번 대회 수상과 함께, ICCV 2025 본 학회에서 연구 논문 ‘Real-Time Object Detection on Edge Devices: A Fisheye Specific DFINE’을 공식 발표했다. 논문에서는 대회에 적용된 기술 구조와 함께 엣지 디바이스 환경의 실시간 객체 인식 최적화 전략이 소개됐고, 실제 산업 적용이 가능한 경량 AI 모델 설계 방법론이 주목받았다.
윤세혁 씨이랩 대표는 “ICCV에서 엣지 기반의 실시간성과 정확도를 동시에 인정받은 것은 씨이랩의 비전 AI 기술이 세계적으로도 경쟁력을 확보했음을 입증한 결과”라며 “향후 도시 교통, 안전 모니터링 등 다양한 도메인에서 비전AI 적용을 확대하고 글로벌 도전을 가속화하겠다”고 밝혔다.
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