교통 흐름 감지 시스템

교통 흐름 감지 시스템은 도시 간선도로, 고속도로 구간, 주요 교차로에 적용 가능합니다. 차량 수, 속도, 방향에 대한 실시간 데이터를 수집하여 혼잡 분석 및 적응형 신호 최적화를 지원합니다.

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교통량 모니터링 시스템은 교통 신호 제어 시스템의 효율을 높이고 교통 밀도를 낮추는 주요 수단입니다. 일반적으로 교통량 감지에는 유도 루프, 마이크로파 감지, 적외선 감지, 초음파 감지, 영상 감지, 밀리미터파 레이더 감지 등 여섯 가지 주요 기술이 사용됩니다. 이 여섯 가지 기술 중 영상 감지가 가장 널리 활용되는 방식입니다. 카메라는 영상 데이터 수집을 위한 저렴한 센서로 간주될 수 있으며, 설치 및 유지 보수가 매우 간단합니다. 따라서 도로와 검문소에서 교통 안전 모니터링 및 전자 단속 목적으로 널리 활용됩니다.

비디오 감지는 다른 감지 방법에 비해 교통 상황을 그대로 묘사할 수 있기 때문에 모호성이 적고 데이터 용량도 더 큽니다. 이 시스템은 디지털 이미지 처리와 머신 러닝을 통해 차량 유형을 식별하고, 교통 표지판을 이해하며, 보행자를 인식할 수 있습니다.

지난 몇 년 동안 밀리미터파 레이더 탐지는 민간 부문에서 가장 큰 관심을 받아왔습니다. 강력한 간섭 방지 특성과 어떤 기상 조건에서도 작동할 수 있는 능력 덕분에 하루 24시간 작동이 가능하여 지능형 교통 시스템에 가장 적합한 센서입니다. 그러나 교통 상황은 복잡하기 때문에 단일 센서로는 모든 적용 요건을 충족할 수 없는 경우가 많습니다. 비디오 데이터는 환경에 더 많이 의존하고 거리, 속도, 각도, 깊이와 같은 일부 데이터가 부족한 반면, 레이더 데이터는 세부 정보가 부족합니다. 따라서 교통 모니터링 시스템에 레이더와 비디오를 통합하면 더 크고 정확한 차량 데이터를 제공할 뿐만 아니라 데이터 정밀도와 함께 시스템의 전반적인 성능도 향상됩니다.

밀리미터파 레이더 및 비디오 감지기와 같은 감지 장치에서 수집된 데이터는 흐름 모니터링 기술을 통해 처리됩니다. 여기서 처리란 데이터 정제, 표준화, 그리고 반복적인 모델 업데이트를 의미합니다. 이를 통해 정적 정보, 동적 정보, 그리고 경로 정보를 완벽하게 관리할 수 있는 길이 열립니다.

딥러닝 기반 차량 식별 기술과 현재 사용 가능한 프런트엔드 비디오 감지 하드웨어는 비디오 이미지에 대한 구조화된 분석을 수행합니다. 비디오 감지 및 추적 기술을 통해 진입/진출 지점의 과거 교통 흐름 데이터를 수집하고, 이를 시간, 요일, 특정 위치 등의 요소를 기반으로 범주화합니다.

이후, 데이터 분석 및 마이닝 기법을 활용하여 주요 교차로와 소규모 교차로의 지역 교통량 분포, 시간대별 교통량 변화, 그리고 해당 지역 내 진입/진출 추세를 파악합니다. 이를 통해 전반적인 교통 체증 수준은 물론, 현재 정차 중인 차량의 정확한 수까지 파악할 수 있습니다. 또한, 해당 지역의 주차 시설 데이터와 전체 주차 공간 데이터를 중첩하여 주차 공간 이용률 및 유사 데이터를 파악함으로써, 노상 주차 관리의 의사결정 지원 기능을 제공합니다.

영상 감지 장비는 모니터링이 필요한 주요 도로 및 보조 도로 구간에 설치됩니다. 이 장비는 실시간 차량 이동 경로 감지, 각 도로 구간의 진입 및 진출 교통량 계산, 모든 주요 도로 및 보조 도로의 진입 및 진출 교통량 요약, 그리고 해당 지역의 총 차량 대수 추정 기능을 수행합니다.