한국과학기술정보연구원

도로 CCTV 영상 기반 교통량 딥러닝 분석기술

교통안전·환경에 대한 다양한 도시 교통문제 해결

교통혼잡 문제해결을 위한 교통량 측정, 통행 특성 분석

기존에 구축된 CCTV를 활용하여 교통환경을 분석하는 지능형 도로 교통 분석방법!

다양한 객체식별 및 차선 검출 딥러닝 알고리즘 접목 차선 자동 검출 및 차선내 차량별 교통량 측정

• Input CCTV video
• Generating accumulated Gaussian map
• Applying clustering algorithm and linear regression
• Estimating princlpal direction of the road and the counting line
• Final result

기술로 얻게 되는 것

• 인프라 구축비용 절감(기존장치 사용)
• 다양한 환경의 교통량 측정가능(곡선도로, 교통체증 등)
• 검출 재현율/정밀도 약 1.5배 상승

기존의 교통량 분석 기술은?

• 교통상황 파악용 센서의 높은 설치비용 및 확장성 한계
• 영상 취득환경에 따른 CCTV 영상 검출성능 저하
• 미이동 객체에ㅐ 대한 파악이 어려워 교통량 예측의 정확도 저감

도로 CCTV 영상 기반 교통량 딥러닝 분석기술

기술이 활용될 수 있는

• 지능형 교통체계 개발/적용(스마트시티 개발/조성)
• 도로 CCTV 기능개선(CCTV 제조/개발)
• 교통량 측정 및 정체구간 감지(교통정보 수집/분석)
• 정체구간 회피 등 교통정보 제공(교통정보 활용/교통문제 완화)
• 도로교통 관련 정책 수립(교통정보 활용/교통문제 완화)

• 별도의 인프라 구축없이, 기존 도로영상을 활용하여
• 높은 정밀도/신뢰도의 차선 및 차선별 정보 추출
• 교통환경의 효과적 분석, 지능형 도로교통 분석 가능

도로 CCTV 영상 기반 교통량 딥러닝 분석기술