왜 필요했는지
01실시간으로 보기 쉬운 화면을 만드는 것과, 번호나 대상을 인식해 안내하는 흐름을 동시에 성립시켜야 했습니다.
프로젝트 개요
카메라 화면이 단순한 촬영이 아니라 실제 보조 경험이 되어야 해서, 인식과 시각 보정을 함께 다뤄야 했습니다.
Flowy는 저시력 사용자를 위해 카메라 화면을 더 보기 쉽게 보정하고, 필요한 대상을 인식해 안내하는 접근성 제품입니다. 단순 촬영 앱이 아니라 실시간 보조 경험이어야 해서 시각 처리와 인식, 안내가 함께 설계돼야 했습니다.
구현 기준으로 CameraX, OpenGL/GLSL 필터 처리, 버스 번호 인식, 손가락 트래킹, 음성 안내 흐름이 하나의 Android 경험으로 연결돼 있습니다. 접근성 카메라와 AI 보조 제품을 제품 형태로 정리한 작업입니다.
제가 먼저 만든 범위
02CameraX 기반 카메라 흐름, OpenGL/GLSL 필터 처리, 버스 번호 인식, 손가락 트래킹, 음성 안내를 하나의 앱 경험으로 묶었습니다.
잘 맞는 서비스 유형
03접근성 카메라, 보조 시각화, 현장 인식 보조처럼 실시간 시각 처리와 안내가 같이 필요한 앱에 잘 맞습니다.
기술 정보
사용 기술
카메라 파이프라인
AndroidCameraXpreview pipelinereal-time overlays
시각 처리
OpenGL ESGLSL filtersPyTorchrecognition modules
보조 경험
voice guidancefinger trackingbus number recognitionaccessibility-first UI
연동 서비스
CameraXOpenGL ESGLSLPyTorchText-to-Speech
실행 데모
움직이는 시연 화면
아래 영상은 실제 프로토타입과 테스트 빌드에서 캡처한 흐름입니다.
Camera assist flow
Recognition flow
Finger tracking test
화면 구성
주요 화면
아래 화면은 실제 제품 경험을 구성했던 인터페이스와 흐름입니다.
문의
비슷한 제품을 고민하고 계시다면 편하게 말씀 주세요.
간단한 기획 메모, 참고 링크, 현재 정리된 범위 정도만 공유해 주셔도 충분합니다. 제품 성격에 맞는 첫 방향부터 함께 정리해드릴 수 있습니다.