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서성원(Seongwon Seo),송은재(Eunjae Song),이동기(Donggi Lee),류동준(Dong June Ryu),남광우(Kwang Woo Nam) 대한공간정보학회 2022 한국공간정보학회 학술대회 Vol.2022 No.5
사거리 등에 설치된 교통 카메라는 도로상에 이동하는 차량과 사람에 대한 모든 정보를 영상으로 포함하고 있으며, 도시의 도처에 설치된 카메라로부터 수집되는 다양한 정보들이 안전한 도시를 위해 중요한 교통정보 인프라의 역할을 하고 있다. 그러나 인력에 의해 모든 정보를 계속적으로 감시하는 한계가 있으며, 다양한 복합적 이상 상황을 파악하는 것은 불가능하였다. 최근 기술의 발전으로 교통 카메라 모니터링 시스템들이 딥러닝 기반의 영상 인식 기술들과 결합하기 위해 다양한 연구가 시도되고 있다. 이 논문은 딥러닝 기반의 교통 영상 분석과 시간 통계 분석 가시화 방안을 제안하고 있다. 교통 카메라에서 수집되는 영상을 딥러닝 기술을 이용하여 인식하고, 이 인식한 정보들을 시간상에서 통계적으로 가시화 함으로서 교통정보 관련 의사결정권자가 일반적인 딥러닝 인식 모니터링 시스템에서 파악할 수 없는 다양한 정보를 분석할 수 있다는 점에서 다른 시스템과 차별성이 있다.