Video Analysis AI · 하늘에서 본 영상을 읽다

위성·드론 영상 속 상황을,
AI가 정확히 읽어냅니다

영상분석 AI는 하늘에서 내려다본 위성·항공·드론 영상을 분석해 물체와 변화를 인식하는 기술입니다. 서로 다른 종류의 센서 영상을 함께 다루고, 학습할 데이터가 적어도 빠르게 배웁니다.

01 · 기술 필요성

산업 현장의 영상은, 일반 AI로는 분석이 어렵습니다

하늘에서 찍은 영상은 특성이 까다롭고, 센서마다 화면이 다르며, 학습할 데이터마저 부족합니다. 이 세 가지 벽을 넘어야 실전에서 쓰는 영상분석 AI가 됩니다.

01

하늘에서 본 영상은 다르다

위에서 내려다본 영상은 물체 크기가 극심하게 변하고, 고도·대기 영향으로 오차가 큽니다. 찍은 영상용 AI에 그대로 사용할 수 없습니다.

02

센서마다 화면이 다르다

일반 카메라(광학)와 레이더, 저해상도와 고해상도는 특성이 제각각입니다. 잘 합치면 서로의 약점을 메워 훨씬 정확해집니다.

03

학습할 데이터가 부족하다

현장에는 잘 정리된 학습용 데이터가 거의 없습니다. 적은 데이터만으로도 빠르게 배우는 AI가 필요합니다.

02 · 기술 개요

두 가지 기술로, '까다로운 영상'과 '부족한 데이터'를 해결합니다

여러 종류의 하늘 영상을 정확히 분석하는 기술과, 적은 데이터로 빠르게 학습하는 기술로 구성됩니다.

까다로운 영상 분석

Bird-Eye View & Multi-Sensor AI

하늘에서 본 여러 종류의 영상을 정확히 분석

위에서 본 영상 특유의 극심한 크기 변화·대기 오차를 극복
기울어진 물체의 방향까지 인식(회전 인식 박스)
일반 카메라(EO)와 레이더(SAR)를 결합해 밤·악천후에도 분석
날씨·조명·센서가 달라져도 흔들리지 않는 강인한 인식
Bird-Eye View 영상의 제약 — 고도·대기·센서 등 다양한 오차 요인Multi-Sensor 영상의 상호 보완성 — 해상도/고해상도 영상 특성 차이Multi-Sensor 영상의 상호 보완성 — EO/SAR 영상 특성 차이
빠른 학습

Data Efficient Learning

적은 데이터로도 빠르게 배우는 AI

정리된 학습 데이터가 없어도 빠르고 정확하게 학습
AI가 스스로 초벌 라벨을 붙여 사람 라벨링 비용을 대폭 절감
사진 30장 안팎이면 새 현장에 적응(Few-shot 학습)
정답이 없어도 성능을 스스로 평가해 최적 모델을 자동 선택

데이터가 부족해도, AI는 먼저 동작합니다.

메이사 영상분석 AI가 까다로운 현장 데이터를 극복하는 방식을 확인해 보세요.