INTERACTIVE DEMO

스포츠 사진 자동 매칭
AI 백엔드 데모

대회 사진 업로드부터 배치 처리, 보조 매칭, 배번호 조회 API까지 핵심 흐름을 체험합니다.

문제 상황: 84만 장 사진을 사람이 찾을 수 없습니다

대회 1회에 수십만 장의 사진이 쌓이면 참가자가 직접 본인 사진을 찾는 방식은 현실적으로 실패합니다.

race-ai.local/admin

Seoul Marathon 2026 사진 묶음

원본 사진
842,000
평균 용량
7.4MB
현재 방식
수동 검색 불가
문제 상황

참가자는 수십만 장 중 본인 사진을 직접 찾아야 하고, 운영자는 대회별 사진 공개 시간을 예측하기 어렵습니다.

배번호 OCR과 보조 매칭 배치 처리

처리 파이프라인
1. 1080p 추론 이미지 생성
2. YOLO 배번호 박스 탐지
3. OCR 숫자 판독
4. 얼굴·의상 기준 샘플 생성
5. 미검출 사진 보조 매칭
worker-01 bib detect 96%
worker-02 OCR 91%
worker-05 face vector 66%
worker-06 outfit verify 58%
retry queue: 128
indexed: 612,480

배번호 24817 매칭 결과

조회 지연 시간
74ms

사전 색인 테이블에서 썸네일과 원본 다운로드 주소를 즉시 반환합니다.

matched_photos: 37장
#24817
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운영 리포트와 비용 제어

OCR 성공
88.4%
보조 매칭
91,280장
오탐 후보
2.1%
GPU 회수
완료
납품 산출물

소스 코드, Docker 배포 파일, Swagger API, 배치 운영 가이드, 성능 검증 리포트를 함께 제공합니다.