AI가 번호판 추적, 도로 안전 개선, 교통 혼잡 감소, 교통법 집행 등을 통해 교통 관리를 개선하는 방법을 알아보세요.
오늘날 도로에 14억 7천만 대가 넘는 차량이 운행되고 있는 상황에서 교통량을 효율적으로 추적하고 관리하는 것은 점점 더 복잡한 과제가 되고 있습니다. 기존의 방식으로는 현대 교통량의 양과 역동성을 따라잡는 데 어려움을 겪고 있습니다. 이러한 상황에서 효율성과 안전성을 향상시키는 실시간 데이터 기반 솔루션을 사용하여 교통 관리 및 도로 안전 기술의 판도를 바꾸는 인공지능(AI)이 등장했습니다. 실제로 연구에 따르면 AI 기반 교통 관리 시스템은 교통 지연을 최대 25%까지 줄여 출퇴근 시간을 크게 개선하고 교통 혼잡을 줄일 수 있는 것으로 나타났습니다.
이 블로그에서는 번호판 감지의 세부 사항을 중심으로 AI가 교통 관리에 미치는 영향에 대해 살펴봅니다. 현재 사용 현황, 이점, 과제를 살펴보고 더 스마트하고 안전하며 효율적인 교통 모니터링 시스템을 구축할 수 있는 AI의 잠재력을 보여주는 실제 애플리케이션을 소개합니다.
교통 관리에서 AI의 적용 분야는 매우 광범위하고 다양합니다. 이 블로그에서는 주로 이미지를 분석하는 AI의 전문 분야인 컴퓨터 비전이 어떻게 교통 관리를 크게 향상시킬 수 있는지에 초점을 맞출 것입니다.
교통 관리 분야에서 가장 주목받는 AI 응용 분야 중 하나는 번호판 인식입니다. 고급 AI 모델과 고해상도 카메라를 활용하면 지나가는 차량의 번호판을 정확하게 판독하여 차량이 교통 법규를 준수하도록 함으로써 도로 안전 기술에 기여할 수 있습니다.
어떻게 작동하나요? 컴퓨터 비전 모델은 먼저 지나가는 차량의 번호판을 감지하도록 훈련받습니다. 번호판이 감지되면 모델이 번호판을 읽고 추출하여 효율적으로 차량을 식별할 수 있도록 합니다. 백엔드에서는 이 정보를 차량 세부 정보가 저장된 광범위한 데이터베이스와 상호 참조하여 차량 추적 시스템이 지정된 차량을 정확하게 식별하고 추적할 수 있도록 합니다.
건물 번호판 감지 시스템에서 주목할 만한 모델은 Ultralytics YOLOv8. YOLOv8 은 실시간 객체 감지, 분류, 인스턴스 분할, 자세 추정 기능이 뛰어나며 번호판 감지를 포함한 수많은 애플리케이션에 적용할 수 있는 최첨단 컴퓨터 비전 모델입니다.
무엇보다도 번호판 감지 시스템은 법 집행 기관에서 광범위하게 활용되고 있습니다. 이러한 시스템은 주로 과속 위반, 안전벨트 미착용, 운전 중 휴대폰 사용 등을 단속하는 데 사용됩니다. 또한 이러한 접근 방식은 도난 차량을 추적하고 회수하는 능력을 향상시키는 데 사용됩니다.
예를 들어, 영국 도로교통국 (DVSA) 은 지역, 지역 및 국가 단위에서 자동 번호판 인식(ANPR) 기술을 활용하여 법을 위반하는 운전자를 감지, 억제 및 방해합니다.
이러한 시스템은 YOLOv8 과 같은 고급 AI 모델을 활용하여 이러한 위반 사항을 정확하게 감지하고 차량 번호판을 캡처할 수 있습니다. YOLOv8 모델은 실시간 물체 감지에 탁월하여 당국이 위반 사항을 신속하고 정확하게 식별하고 운전자에게 적절한 티켓과 벌금을 부과할 수 있도록 합니다.
이러한 모델은 일반적으로 자동 번호판 인식(ANPR) 방식을 따릅니다. 이러한 AI 탐지 모델이 어떻게 작동하는지 이해하려면 어린이에게 다양한 품종의 개를 인식하도록 가르친다고 상상해 보세요. 여러 장의 사진을 보여주며 래브라도와 푸들을 구별하는 특정 특징을 지적할 수 있습니다. 마찬가지로, 이러한 AI 모델에는 차량과 차량 번호판의 라벨이 부착된 수많은 이미지가 제공되어 각 번호판의 고유한 특징을 골라내고 기억하는 방법을 학습하게 됩니다. 이 훈련 과정을 통해 모델은 번호판의 다양한 숫자와 문자를 정확하게 식별하고 인식할 수 있습니다.
교통 관리에서 컴퓨터 비전의 또 다른 유용한 응용 분야는 스마트 주차 관리입니다. 이러한 시스템은 YOLOv8 과 같은 모델을 활용하여 빈 주차 공간을 정확하게 식별하고 운전자에게 안내하여 공간 활용을 최적화하고 검색 시간을 단축할 수 있습니다. YOLOv8 의 실시간 감지 기능은 주차 자원의 효율적인 관리를 보장합니다.
번호판 감지 기능도 이 과정을 지원합니다. 차량이 주차 시설에 접근하면 고해상도 카메라가 첨단 AI 모델을 사용하여 차량 번호판을 캡처하고 인식합니다. 그런 다음 시스템이 승인된 차량의 게이트를 열어 원활한 진입을 보장합니다. 또한 시스템은 체류 시간에 따라 주차 요금을 계산하고 차량 소유자가 미리 등록한 방법으로 결제를 자동으로 처리하므로 키오스크에서 수동으로 결제할 필요가 없습니다.
통행료 징수 시스템은 주로 특정 도로, 교량 또는 터널의 건설, 유지보수 및 운영 자금을 조달하기 위해 특정 도로, 교량 또는 터널의 사용에 대해 요금을 부과합니다. 자동 통행료 징수는 각 차량이 정차하여 수동으로 요금을 지불할 필요가 없으므로 교통 흐름을 개선합니다. 이는 교통량을 최적화하고 혼잡을 줄이는 데 도움이 됩니다. 특수 카메라가 통과하는 각 차량의 번호판을 판독하여 지정된 통행료를 자동으로 부과하므로 프로세스가 더욱 효율적이고 원활하게 진행됩니다.
번호판 인식은 점점 더 많은 용도로 사용될 수 있기 때문에 애플리케이션 목록은 계속 늘어나고 있습니다.
앞서 살펴본 바와 같이 비전 AI는 다양한 이점을 제공하지만, 일반적으로 트래픽 관리와 관련된 몇 가지 일반적인 문제를 인식하는 것이 중요합니다.
이제 차량 번호판 인식의 구체적인 과제를 살펴보겠습니다.
AI의 도입으로 교통 관리가 크게 개선되었지만 더 발전할 여지는 항상 존재합니다. 기술이 계속 발전함에 따라 AI 기반 교통 관리 시스템을 광범위한 스마트 시티 인프라에 통합하여 다양한 도시 시스템 간의 원활한 통신을 가능하게 하는 등 몇 가지 개선 사항을 기대할 수 있습니다.
또한 향후 AI 모델은 번호판을 감지하고 인식하는 데 더욱 효율적이고 정확해질 뿐만 아니라 비, 안개, 눈과 같은 악천후에도 더 잘 대처할 수 있어 열악한 환경에서도 안정적인 감지가 가능할 것으로 기대됩니다.
컴퓨터 비전 분야는 최근 몇 년 동안 이전 모델을 훨씬 능가하는 새로운 모델이 출시되는 등 괄목할 만한 발전을 거듭해 왔습니다. 이러한 혁신을 통해 번호판 감지에서 스마트 주차 시스템에 이르기까지 교통 관리 분야에서 광범위한 애플리케이션이 가능해졌습니다. YOLOv8 과 같은 최첨단 모델을 활용하는 이러한 시스템은 까다로운 조건에서도 향상된 정확도, 실시간 처리, 강력한 성능을 제공합니다.
AI가 계속 발전함에 따라 교통 관리를 위한 더욱 정교하고 통합된 솔루션을 기대할 수 있습니다. 이러한 발전은 효율성과 안전성을 개선할 뿐만 아니라 더 스마트하고 지속 가능한 도시 환경에도 기여할 것입니다. 교통 관리 분야에서 AI의 미래는 밝으며, 도시를 탐색하고 관리하는 방식을 재정의하는 지속적인 개선을 약속합니다.
컴퓨터 비전의 미래에 관심이 있으신가요? 최신 컴퓨터 비전 기술에 대한 자세한 내용은 Ultralytics 문서에서 살펴보고, Ultralytics GitHub 및 YOLOv8 GitHub에서 프로젝트를 확인해 보세요. 다양한 산업 분야의 AI 애플리케이션에 대한 더 많은 인사이트가 필요하다면 의 솔루션 페이지자율주행차 및 제조업이 특히 유용할 수 있습니다.
