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월간 소식지 7월. UniTraffic과 교통법규 단속: 기술과 원리

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작성자 Admin 작성일21-07-30 14:46 조회294회 댓글0건

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UniTraffic과 교통법규 단속: 기술과 단속 원리

이번 달의 월간소식지에서 교통법규 단속을 위해 UniTraffic에서 구현된 기술과 단속 원리가 소개된다.

UniTraffic의 기술 

현재 인공지능(AI)의 가장 만연한 핵심 기술인 딥 러닝부터 시작하고자 한다. 딥 러닝 기술을 사용하여 VAS(비디오 분석 시스템) 소프트웨어를 학습시켜 객체 검지 및 인식 알고리즘과 학습데이터베이스를 만든다.  또한, 딥 러닝은 LPDR(License Plate Detection and Recognition) 소프트웨어가 차량의 번호판을 "읽도록" 학습시키는 데에도 사용된다.

UniTraffic의 다른 중요한 기술인 MOT(다중 객체 추적)는 여러 움직이는 객체를 추적하고 다양한 기능을 제공 가능하게 한다. MOT를 통해 정확한 속도 추정과 객체 경로 분석이 되어 교통 주체가 만드는 위반 상항이 감지된다. 

위반 감지 원리 

위반 감지 원리는 차량 검지 및 추적 기능과 교통 법규에 따른 "규칙"을 포함한다. 예를 들어, 차선 위반을 감지하기 위해 그림 1과 같이 도로 차선을 구분하는 선이 적용된다. MOT가 감지된 모든 차량을 추적하고 그 중 지정된 선을 넘은 차량이 있으면 UniTraffic은 이를 위반차량으로 인식하고 번호판 정보, 증거로 필요한 이미지를 포함하는 위반 상황과 관련 모든 데이터(시간, 위치, 위반 종류 등)를 서버에 저장한다.

그림 1. 차선위반 탐지 예시


신호위반의 경우 신호등 상태를 확인하는 규칙이 추가된다. 그림 2과 같이 정지선이 있는 도로에 제한선(규칙)을 두고, 솔루션은 그 선을 지나 교차로에 진입한 차량에 대한 위반 데이터를 관제실로 보낸다. 

그림 2. 신호위반 탐지 예시


UniTraffic에 루프, 레이더 또는 기타 검지 장치가 사용되지 않는다. 카메라는 검지기와 감시 장치로 사용되어 단속 시스템의 구조를 훨씬 단순화시킨다. 또한, UniTraffic이 다양한 위반을 감지하고 교통 통계를 동시에 제공하기 때문에 도입 투자는 더욱 효율적이다. 


UniTraffic에 대하여 궁금하시면 sales@unisemiot.com 메일로 문의를 남겨주세요. 


보도 자료
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