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12-12-2022 дата публикации

신호 제어를 위한 객체 감응형 차량 흐름 제어 방법

Номер: KR20220163717A
Автор: 박정인, 김유신, 김경중, 강경훈, 설경학
Принадлежит:

... 본 발명은 입력영상으로부터 객체를 감지하기 위한 딥-러닝(Deep learning) 알고리즘의 모델을 도로 환경에 적합하도록 최적화시킴과 동시에 카메라의 촬영에 의해 영상 획득 시, 딥-러닝을 이용하여 영상을 분석하여 객체(차량 및 보행자)를 검출한 후, 검출된 객체정보를 기반으로 신호체계를 수립함으로써 영상분석을 통한 객체 감지 및 트래킹의 정확성을 현저히 높임에 따라 신호 제어의 신뢰도를 높일 수 있을 뿐만 아니라 교차로의 차량 대기시간이 현저히 절감되며, 현장에서 실시간 영상처리가 가능한 객체 감응형 차량 흐름 제어 방법에 관한 것이다.

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Номер записи: 1
21-11-2022 дата публикации

딥-러닝 기반 객체 감응을 활용한 차량 흐름 제어 시스템

Номер: KR20220153808A
Автор: 박정인, 김유신, 김경중, 강경훈, 설경학
Принадлежит:

... 본 발명은 카메라들에 의해 촬영된 영상을 분석하여 객체정보 및 교통정보를 생성한 후, 생성된 교통정보에 따라 최적 현시체계를 생성한 후, 생성된 최적 현시체계에 따라 교통신호가 제어되도록 구성됨으로써 차량 정체율 및 대기시간을 현저히 절감시킬 수 있을 뿐만 아니라 이에 따른 연비소모 및 오염가스 배출량을 효과적으로 줄여 사회적 비용 소모를 절감시킬 수 있고, 딥-러닝 알고리즘을 이용하여 입력된 영상들을 분석함에 따라 객체 인식률을 개선시켜 분석의 정확성 및 신뢰도를 획기적으로 높일 수 있으며, 딥-러닝 알고리즘으로 합성곱 신경망(CNN, Convolution Neural Network) 기반의 YOLO 모델을 적용시킴으로써 객체 인식률을 더욱 높일 수 있는 딥러닝 기반 객체 감응을 활용한 차량 흐름 제어 시스템에 관한 것이다.

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Номер записи: 2