좌회전 차량의 유무를 딥러닝 프로세서 기반의 검지 카메라를 활용하여 신호대기 차량을 분석하고
대기열 길이를 스스로 산정하여 상황에 맞는 신호주기를 부여하는 시스템입니다.
지능형 카메라로 취득한 영상 데이터는 딥러닝 기반의 영상분석을 활용하여 좌회전 차량의 유무를 판단하고 대기차량의 길이를 3단계로 분석하여
상황에 맞는 신호주기로 변경하여 교통의 흐름을 개선합니다.
영상검지방식 감응신호 시스템은 딥러닝 기반의 카메라를 통한 영상분석으로 보행자와 차량을 구분하고 더욱 자세한 차종을 분석해 낼 수 있습니다.
정밀한 차량 분석기법을 통해 U턴 차량도 분석해 낼 수 있으며, 신호제어 이외에도 원초적 데이터인 "교통량 집계"를 기반으로 각종 통계자료를 제공합니다.
보행자 분석 카메라는 실제 횡단보도를 이용하려는 대기자와 지나가는 행인을 구분할 수 있도록 대기신호(적색신호)중일 경우 차도로 나오게 되면
영상분석을 통해 사람의 위험을 인지하고 즉각적인 경고방송을 송출하여 교통사고를 방지하게 됩니다.
영상검지방식 감응신호 전용 소프트웨어는 각종 통계부터 실시간 위치별 데이터까지 5분단위로 모두 제공받아 운영환경을 최적화 할 수 있습니다.
별도의 창을 열어놓지 않아도 한눈에 교차로별 정보가 파악될 수 있도록 UI를 구성하였으며, 차량의 이동방향 및 차종별 통과차량 등 많은 정보를
각 교차로별로 표출해 원하는 곳의 정보를 즉각적으로 확인할 수 있습니다.
감응신호 시스템의 더 많은 정보가 필요하시면 브로슈어를 참고 하십시오.
딥러닝 기반의 소프트웨어 구성 및 기능과 예시 이미지 등 더욱 세부적인 사항까지 알 수 있도록 준비하였습니다.
