An object of the present invention is to provide a vehicle traffic image measurement system that automatically aggregates the amount of rotating traffic for each intersection, vehicle type, vehicle queue, and the like through a deep learning algorithm, analyzes the congestion level of the intersection in real time, and controls an optimal traffic signal, and a measurement method thereof. In order to achieve the above object, a vehicle traffic image measurement system according to the present invention includes a vehicle traffic measurement image sensing device for analyzing an intersection status by detecting and classifying vehicles for each lane of an intersection in real time using AI deep learning; and an AI intersection integrated management platform system that controls or manages the analyzed intersection status.
본 발명의 목적은 딥러닝 알고리즘을 통해 교차로 접근로별 회전 통행량, 차종, 대기 행렬 길이 등을 자동으로 집계함과 아울러 교차로의 혼잡 수준을 실시간으로 분석하고, 최적의 교통 신호를 제어하는 차량 통행량 영상 계측 시스템 및 그 계측 방법을 제공하는 것이다. 상기 목적을 달성하기 위해, 본 발명에 따른 차량 통행량 영상 계측 시스템은, AI 딥러닝을 이용하여 교차로의 차선별 차량을 실시간으로 검지 및 분류함으로써 교차로 현황을 분석하는 차량 통행량 계측 영상 감지 장치; 및 분석된 상기 교차로 현황을 관제 또는 관리하는 AI 교차로 통합 관리 플랫폼 시스템;을 포함하는 것을 특징으로 한다.
SYSTEM AND METHOD FOR MANAGING DILIGENCE OF WORKER
차량 통행량 영상 계측 시스템 및 그 계측 방법
2021-09-30
Patent
Electronic Resource
Korean
Springer Verlag | 2017
|IuD Bahn | 2004
|British Library Online Contents | 1996