이탈리아제조2023 – 진행 중페라리
스쿠데리아 페라리 HP의 피트스톱 영상과 텔레메트리 동기화
스쿠데리아 페라리 HP는 녹색등 감지 모델로 피트스톱 분석 시간을 1회당 60~90초로 줄였다고 AWS가 밝혔다
문제
레이스 엔지니어는 경기 주말마다 드라이버당 약 22개, 시즌 기준 약 600개의 피트스톱 영상을 받았다. 영상과 장비 텔레메트리를 손으로 맞췄고, 분석에는 피트스톱 1회당 몇 분이 걸렸다.
접근 방식
팀은 AWS와 함께 아마존 세이지메이커(Amazon SageMaker)에서 YOLOv8 객체 탐지 모델을 학습시켜 앞쪽과 뒤쪽 피트 영상 속 녹색등을 찾게 했다. 이 등이 영상과 텔레메트리를 맞추는 기준점이며, 엔지니어는 맞춤형 시각화 도구에서 결과를 검토한다. 개발은 2023년 말에 시작했고, 첫 시험은 2024년 3월 호주 그랑프리에서 했으며, 2024년 4월 일본 그랑프리부터 실전에 썼다. 2025년에는 카메라를 2대에서 4대로 늘렸다.
주요 수치
up to 80%수작업보다 빨라진 데이터 동기화 속도, AWS 기준
60-90 seconds피트스톱 1회당 분석 시간, 기존 몇 분에서 단축, AWS 기준
시사점
팀은 2023년 경기 영상으로 학습시켜 약 한 시즌 만에 시스템을 실전에 투입했다. AWS는 피트스톱 이상 탐지 시제품도 개발 중이라고 밝혔다.
분류
출처
출처 요약
[1]AWS2025년 5월 16일
AWS 블로그는 세이지메이커의 YOLOv8 모델이 피트스톱 녹색등을 감지해 영상과 텔레메트리를 맞추는 방식을 설명했다. 개발 일정을 소개하고, 동기화가 최대 80% 빨라졌으며 분석이 몇 분에서 피트스톱 1회당 60~90초로 줄었다고 밝혔다.
자세한 내용은 원문에서 확인하실 수 있습니다.
등록일 2026년 11월 1일 · 수정일 2026년 11월 1일
