교통량 통계 AI 카메라지능형 장치는 인공 지능 기술과 고급 이미지 인식 알고리즘을 활용하여 도로 상의 교통량을 모니터링하고 계산하는 장치입니다.

대상 감지: 카메라는 도로의 실시간 비디오 이미지를 캡처하고, 딥 러닝 알고리즘과 이미지 처리 기술을 사용하여 비디오 프레임에서 차량을 식별합니다. 이러한 알고리즘은 철저한 훈련을 거쳐 다양한 종류의 차량을 정확하게 식별할 수 있으며, 색상, 모양 또는 유형에 관계없이 식별할 수 있습니다. 차량이 서로 가로막거나 빛이 변하는 등 복잡한 교통 상황에서도 카메라는 높은 정확도를 유지할 수 있습니다.

차량 추적: 차량이 감지되면 카메라가 차량의 이동을 다른 프레임에서 추적하여 궤적을 기록합니다. 일반적으로 SORT 및 DeepSORT와 같은 다중 추적 알고리즘을 사용하며, 상태 예측 및 업데이트를 위해 칼만 필터와 결합됩니다. 이를 통해 카메라는 각 차량의 주행을 정확하게 추적하여, 같은 차량이 두 번 세어지지 않거나 전체 비디오 세그먼트에서 놓치지 않도록 합니다.

교통 통계: 차량이 사전 설정된 모니터링 영역이나 코일을 통과할 때 알고리즘은 차량의 위치 변화를 감지하고 이 정보를 사용하여 차량의 수, 속도 및 방향을 계산합니다. 가상 코일은 비디오 프레임의 도로 영역에 정의된 선 또는 곡선으로, 일반적으로 차선 방향에 수직입니다. 차량이 가상 코일을 통과하면 카운트됩니다.

고정밀 통계: 정확한 교통 흐름 데이터를 제공하여 교통 관리 부서 및 관련 연구 기관에 신뢰할 수 있는 지원을 제공할 수 있습니다. 전통적인 수동 계수 단순 센서 기반 방법과 비교하여 AI 카메라의 결과는 더 정확하며 오류를 크게 줄일 수 있습니다.

모든 날씨 조건에서 운영: 낮과 밤, 맑거나 비가 오더라도 환경 요소에 영향을 받지 않습니다. 카메라는 정상적으로 작동하여 도로 상의 교통량을 지속적으로 모니터링하고 계산할 수 있습니다.

실제 데이터: 실시간으로 교통 흐름 정보를 얻고 이를 교통 관리 센터나 기타 관련 시스템으로 전송할 수 있습니다. 이를 통해 관리자들은 도로 상황을 신속히 파악하고 빠르게 결정을 내리며 적절한 조치를 취할 수 있습니다.

차량 유형 인식: 차량 수를 세는 것 외에도 작은 자동차, 대형 버스, 트럭 및 오토바이와 같은 다양한 차량을 식별할 수 있습니다. 이는 교통 구성 및 특성에 대한 더 포괄적인 분석을 제공하여 교통 계획 및 관리에 대한 더 자세한 정보를 제공합니다.

교통 관리: 교통 관리 부서가 도로 교통 흐름을 실시간으로 모니터링하는 데 도움을 줍니다. 교통 데이터를 기반으로 교통 신호의 지속 시간을 적시에 조정하고, 교차로에서 교통 조직을 최적화하여 도로 통행 효율을 향상시키고 교통 체증을 완화합니다.

도시 계획: 도시 부서에 중요한 데이터 지원을 제공하여 도로 용량을 평가하고 새 도로 건설을 계획하며 대중 교통 노선을 최적화하는 데 사용됩니다.

상업 결정: 쇼핑, 슈퍼마켓, 주차장 등 상업 장소에 대한 AI 카메라 트래픽 카운팅은 관리자가 고객의 도착 및 출발을 이해하고 주차장 관리를 최적화하며 상업을 합리적으로 배치하는 데 도움이 될 수 있습니다.