영상 데이터 수집 시 프레임 기준은 모델이 어떤 시간 단위로 행동이나 객체를 학습할지 결정합니다. 모든 프레임을 사용할지, 특정 간격으로 추출할지, 핵심 프레임만 사용할지는 프로젝트 목적에 따라 달라집니다.
프롬데이터 관점에서는 이 질문을 영상 데이터 프레임 기준의 단일 개념으로만 보지 않고, 수집·라벨링·가공·품질검수까지 이어지는 AI 데이터 구축 흐름 안에서 판단합니다.
실무 기준
- 행동 인식인지 객체 탐지인지 목적을 먼저 정합니다.
- FPS, 클립 길이, 행동 시작·종료 기준을 정의합니다.
- 프레임 추출 후 라벨링 기준을 함께 정합니다.
CCTV 이상행동 탐지는 행동 흐름이 중요하므로 전후 프레임 맥락을 보존해야 합니다. 반면 객체 탐지는 특정 장면 프레임을 추출해 라벨링할 수 있습니다. 목적이 다르면 필요한 프레임 기준도 달라집니다.
구축 시 주의할 점
- 연속 프레임을 과도하게 많이 넣으면 중복 데이터가 늘 수 있습니다.
- 프레임 추출 기준이 바뀌면 데이터 수량과 라벨링 비용도 달라집니다.
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