KR20180107757A - System for counting traffic volume using artificial intelligence - Google Patents

System for counting traffic volume using artificial intelligence Download PDF

Info

Publication number
KR20180107757A
KR20180107757A KR1020180033141A KR20180033141A KR20180107757A KR 20180107757 A KR20180107757 A KR 20180107757A KR 1020180033141 A KR1020180033141 A KR 1020180033141A KR 20180033141 A KR20180033141 A KR 20180033141A KR 20180107757 A KR20180107757 A KR 20180107757A
Authority
KR
South Korea
Prior art keywords
traffic
vehicle
person
information
distance
Prior art date
Application number
KR1020180033141A
Other languages
Korean (ko)
Inventor
장지호
Original Assignee
장지호
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by 장지호 filed Critical 장지호
Publication of KR20180107757A publication Critical patent/KR20180107757A/en

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G08SIGNALLING
    • G08GTRAFFIC CONTROL SYSTEMS
    • G08G1/00Traffic control systems for road vehicles
    • G08G1/01Detecting movement of traffic to be counted or controlled
    • G08G1/0104Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06NCOMPUTING ARRANGEMENTS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS
    • G06N3/00Computing arrangements based on biological models
    • G06N3/004Artificial life, i.e. computing arrangements simulating life
    • G06N99/005
    • GPHYSICS
    • G07CHECKING-DEVICES
    • G07BTICKET-ISSUING APPARATUS; FARE-REGISTERING APPARATUS; FRANKING APPARATUS
    • G07B15/00Arrangements or apparatus for collecting fares, tolls or entrance fees at one or more control points
    • G07B15/06Arrangements for road pricing or congestion charging of vehicles or vehicle users, e.g. automatic toll systems
    • G07B15/063Arrangements for road pricing or congestion charging of vehicles or vehicle users, e.g. automatic toll systems using wireless information transmission between the vehicle and a fixed station

Landscapes

  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Analytical Chemistry (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Chemical & Material Sciences (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Computing Systems (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Computational Linguistics (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Software Systems (AREA)
  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Business, Economics & Management (AREA)
  • Finance (AREA)
  • Traffic Control Systems (AREA)

Abstract

The present invention relates to a traffic coefficient system using artificial intelligence. The objective of the present invention is to measure traffic within a desired distance without using manpower or installing a complicated sensor by learning a person and a vehicle by using a deep learning technique rather than using manpower and installing the complicated sensor to use a smartphone and develop an application. The traffic coefficient system comprises: a user terminal; and a traffic coefficient server.

Description

인공지능을 이용한 통행량 계수시스템{SYSTEM FOR COUNTING TRAFFIC VOLUME USING ARTIFICIAL INTELLIGENCE}[0001] SYSTEM FOR COUNTING TRAFFIC VOLUME USING ARTIFICIAL INTELLIGENCE [0002]

본 발명의 일 실시예는 인공지능을 이용한 통행량 계수시스템에 관한 것이다.One embodiment of the invention relates to a traffic counting system using artificial intelligence.

교통량 조사는 도로를 이용하는 각종 통행차량의 통과 대수를 종류별, 방향별 및 시간대 별로 측정하는 조사이다. 교통량 측정 자료는 도로 교통 계획 및 설계, 도로 관리 운영 등에 폭넓게 이용되며, 도로 및 교통과 관련된 다양한 분야의 연구에 있어 활용 빈도가 높은 중요한 자료이다.The traffic volume survey is a survey to measure the number of passing vehicles using various roads by type, direction and time zone. Traffic measurement data are widely used for road traffic planning and design, road management and operation, and are frequently used in various fields related to road and traffic.

이러한 도로 교통량 측정 방식에는, 조사원이 통과하는 차량을 육안으로 직접 확인하면서 기계식 계수장치를 이용하여 교통량을 측정하는 전통적인 방식이 있다. 그러나 이러한 전통적인 방법은 수작업으로 직접 교통량을 측정해야 하므로 시간 및 비용이 많이 소요될 뿐만 아니라 통계화 작업의 경우에도 모든 작업을 수작업으로 진행해야 하는 단점이 있다. 이에 도로의 교통량 측정 및 교통량 통계화를 자동으로 수행하는 시스템의 필요성이 점차 높아지고 있다.Such a road traffic measurement method has a conventional method of measuring the traffic volume by using a mechanical counting device while visually checking the vehicle passing through the surveyor. However, this conventional method has a disadvantage that not only the time and cost are required to manually measure the traffic volume by hand, but also all the operations must be manually performed in the case of statistical work. Therefore, there is an increasing need for a system that automatically measures road traffic volume and traffic volume statistics.

한편 차량이 점차 증가하고 교통문제가 점차 심각해짐에 따라 도로 계획 및 도로 운영에 이용하기 위해 단순히 차량의 교통량만을 집계하는 것이 아니라 다양한 지역의 도로에서 각 차종별로 통행량을 집계해야 할 필요성 또한 점차 증대되고 있다. 이를 위해서는 각 시간대별 및 각 차종별로 측정된 교통량을 수집해야 할 뿐만 아니라, 각 도로별로 측정된 교통량을 효과적인 방법으로 수집할 수 있는 시스템이 필요하다.As the number of vehicles increases and traffic problems become more serious, the need to count the traffic volume of each vehicle type on various roads is increasing, have. In order to do this, it is necessary not only to collect the traffic volume measured by each time frame and each vehicle type, but also to collect the traffic volume measured by each road in an effective manner.

공개특허공보 제10-2017-0107782호Japanese Patent Application Laid-Open No. 10-2017-0107782 공개특허공보 제10-2017-0110424호Japanese Patent Application Laid-Open No. 10-2017-0110424

본 발명의 일 실시예는 복잡한 센서의 설치 및 인력의 이용이 아닌 딥러닝 기법을 이용하여 사람 및 차량을 학습시키고, 이를 스마트폰 및 어플리케이션으로 제작하여 원하는 거리의 통행량을 인력이나 복잡한 센서의 설치없이 가능하게 하는 인공지능을 이용한 통행량 계수시스템을 제공한다. One embodiment of the present invention teaches people and vehicles by using a deep learning technique rather than installation of complex sensors and manpower, and by making them smart phones and applications, To provide a traffic counting system using artificial intelligence.

본 발명의 일 실시예에 의한 인공지능을 이용한 통행량 계수시스템은 사용자 단말기를 이용하여 거리를 촬영하고, 딥러닝 기법으로 차량 및 사람을 학습시킨 어플리케이션을 통해 촬영된 거리에 객체를 식별하여 개수를 산출하여 GPS 신호와 함께 DB화할 수 있다.The artificial intelligence traffic counting system according to an embodiment of the present invention shoots a distance using a user terminal and identifies an object at a distance photographed through an application that learns a vehicle and a person using a deep learning technique to calculate a number And can be converted into a DB together with the GPS signal.

본 발명의 일 실시예에 의한 인공지능을 이용한 통행량 계수시스템은 통행량 계수 어플리케이션이 설치되고, 상기 통행량 계수 어플리케이션의 실행에 의하여 차량 및 사람이 이동하는 거리를 촬영하며, 상기 촬영된 거리의 이동체 정보와 위치 정보를 기초로 해당 거리에서의 차량 및 사람의 통행량 정보를 표시하는 사용자 단말; 및 차량 및 사람 종류 기법이 저장되는 데이터베이스를 구비하고, 상기 사용자 단말로부터 상기 촬영된 거리의 이동체 정보와 위치 정보를 수신한 후 상기 차량 및 사람 종류 기법을 이용하여 상기 촬영된 거리의 이동체 정보와 위치 정보에 대응되는 해당 거리에서의 차량 및 사람의 통행량 정보를 생성하여, 상기 사용자 단말로 전송하는 통행량 계수 서버를 포함할 수 있다.The artificial intelligence traffic counting system according to an embodiment of the present invention is provided with a traffic count application, captures the distance that the vehicle and the person move by execution of the traffic count application, A user terminal for displaying traffic information of a vehicle and a person at a corresponding distance based on the location information; And a database in which vehicle and person type techniques are stored. The mobile terminal receives the moving object information and the position information of the taken distance from the user terminal, And a traffic amount counting server for generating traffic amount information of the vehicle and the person at the corresponding distance corresponding to the information and transmitting the generated traffic amount information to the user terminal.

상기 차량 및 사람 종류 기법은, 딥러닝 기법에 의하여 미리 학습 및 저장되고, 상기 촬영된 거리의 이동체 정보 중 차량 및 사람의 종류 만을 인식하도록 프로그래밍될 수 있다.The vehicle and person class technique may be previously learned and stored by the deep learning technique, and may be programmed to recognize only the vehicle and the person type of the moving object information of the taken distance.

본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능을 이용한 통행량 계수시스템은 복잡한 센서 등을 이용하지 않고, 스마트폰 등 개인이 소지한 단말기를 이용하여 거리를 촬영하고, 딥러닝 기법으로 차량 및 사람을 학습시킨 어플리케이션을 통해 촬영된 거리에 객체를 식별하여 개수를 산출하여 GPS 신호와 함께 DB화함으로써 교통량 정보를 획득할 수 있다.The artificial intelligence traffic counting system according to an embodiment of the present invention uses a terminal possessed by a person such as a smart phone to photograph distances without using a complicated sensor or the like, The traffic volume information can be acquired by identifying the object at the distance photographed through the application, calculating the number, and converting it into a DB together with the GPS signal.

도 1 및 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능을 이용한 통행량 계수시스템을 개략적으로 나타내는 도면이다.FIG. 1 and FIG. 2 are views schematically showing an artificial intelligence traffic coefficient system according to an embodiment of the present invention.

본 명세서에서 사용되는 용어에 대해 간략히 설명하고, 본 발명에 대해 구체적으로 설명하기로 한다.The terms used in this specification will be briefly described and the present invention will be described in detail.

본 발명에서 사용되는 용어는 본 발명에서의 기능을 고려하면서 가능한 현재 널리 사용되는 일반적인 용어들을 선택하였으나, 이는 당 분야에 종사하는 기술자의 의도 또는 판례, 새로운 기술의 출현 등에 따라 달라질 수 있다. 또한, 특정한 경우는 출원인이 임의로 선정한 용어도 있으며, 이 경우 해당되는 발명의 설명 부분에서 상세히 그 의미를 기재할 것이다. 따라서 본 발명에서 사용되는 용어는 단순한 용어의 명칭이 아닌, 그 용어가 가지는 의미와 본 발명의 전반에 걸친 내용을 토대로 정의되어야 한다.While the present invention has been described in connection with what is presently considered to be the most practical and preferred embodiment, it is to be understood that the invention is not limited to the disclosed embodiments. Also, in certain cases, there may be a term selected arbitrarily by the applicant, in which case the meaning thereof will be described in detail in the description of the corresponding invention. Therefore, the term used in the present invention should be defined based on the meaning of the term, not on the name of a simple term, but on the entire contents of the present invention.

명세서 전체에서 어떤 부분이 어떤 구성요소를 "포함"한다고 할 때, 이는 특별히 반대되는 기재가 없는 한 다른 구성요소를 제외하는 것이 아니라 다른 구성요소를 더 포함할 수 있음을 의미한다. 또한, 명세서에 기재된 "...부", "모듈" 등의 용어는 적어도 하나의 기능이나 동작을 처리하는 단위를 의미하며, 이는 하드웨어 또는 소프트웨어로 구현되거나 하드웨어와 소프트웨어의 결합으로 구현될 수 있다.When an element is referred to as "including" an element throughout the specification, it is to be understood that the element may include other elements as well, without departing from the spirit or scope of the present invention. Also, the terms "part," " module, "and the like described in the specification mean units for processing at least one function or operation, which may be implemented in hardware or software or a combination of hardware and software .

아래에서는 첨부한 도면을 참고하여 본 발명의 실시예에 대하여 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자가 용이하게 실시할 수 있도록 상세히 설명한다. 그러나 본 발명은 여러 가지 상이한 형태로 구현될 수 있으며 여기에서 설명하는 실시예에 한정되지 않는다. 그리고 도면에서 본 발명을 명확하게 설명하기 위해서 설명과 관계없는 부분은 생략하였으며, 명세서 전체를 통하여 유사한 부분에 대해서는 유사한 도면 부호를 붙였다.Hereinafter, embodiments of the present invention will be described in detail with reference to the accompanying drawings so that those skilled in the art can easily carry out the present invention. The present invention may, however, be embodied in many different forms and should not be construed as limited to the embodiments set forth herein. In order to clearly illustrate the present invention, parts not related to the description are omitted, and similar parts are denoted by like reference characters throughout the specification.

도 1 및 도 2는 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능을 이용한 통행량 계수시스템을 개략적으로 나타내는 도면이다.FIG. 1 and FIG. 2 are views schematically showing an artificial intelligence traffic coefficient system according to an embodiment of the present invention.

기존에 거리의 통행량을 개수하려면 차량 및 사물의 이동을 감지할 수 있는 센서를 설치하거나 인력을 이용하여 직접 개수하는 방법을 사용해왔다.In order to recover the traffic of the street, a sensor capable of detecting movement of a vehicle or object has been installed or a method of directly repairing the vehicle using manpower has been used.

이에 반하여, 본 발명의 일 실시예에 따른 인공지능을 이용한 통행량 계수시스템은 복잡한 센서 등을 이용하지 않고, 스마트폰 등 개인이 소지한 단말기를 이용하여 거리를 촬영하고, 딥러닝 기법으로 차량 및 사람을 학습시킨 어플리케이션을 통해 촬영된 거리에 객체를 식별하여 개수를 산출하여 GPS 신호와 함께 DB화함으로써 교통량 정보를 획득할 수 있다.On the other hand, according to the artificial intelligence traffic counting system according to the embodiment of the present invention, distance is photographed using a terminal possessed by a person such as a smart phone without using a complicated sensor and the like, It is possible to acquire the traffic volume information by calculating the number of the object at the distance taken by the application which has learned the traffic volume and making the DB together with the GPS signal.

본 발명의 일 실시예에 의한 인공지능을 이용한 통행량 계수시스템은 통행량 계수 어플리케이션이 설치되고, 상기 통행량 계수 어플리케이션의 실행에 의하여 차량 및 사람이 이동하는 거리를 촬영하며, 상기 촬영된 거리의 이동체 정보와 위치 정보를 기초로 해당 거리에서의 차량 및 사람의 통행량 정보를 표시하는 사용자 단말; 및 차량 및 사람 종류 기법이 저장되는 데이터베이스를 구비하고, 상기 사용자 단말로부터 상기 촬영된 거리의 이동체 정보와 위치 정보를 수신한 후 상기 차량 및 사람 종류 기법을 이용하여 상기 촬영된 거리의 이동체 정보와 위치 정보에 대응되는 해당 거리에서의 차량 및 사람의 통행량 정보를 생성하여, 상기 사용자 단말로 전송하는 통행량 계수 서버를 포함할 수 있다.The artificial intelligence traffic counting system according to an embodiment of the present invention is provided with a traffic count application, captures the distance that the vehicle and the person move by execution of the traffic count application, A user terminal for displaying traffic information of a vehicle and a person at a corresponding distance based on the location information; And a database in which vehicle and person type techniques are stored. The mobile terminal receives the moving object information and the position information of the taken distance from the user terminal, And a traffic amount counting server for generating traffic amount information of the vehicle and the person at the corresponding distance corresponding to the information and transmitting the generated traffic amount information to the user terminal.

상기 차량 및 사람 종류 기법은, 딥러닝 기법에 의하여 미리 학습 및 저장되고, 상기 촬영된 거리의 이동체 정보 중 차량 및 사람의 종류 만을 인식하도록 프로그래밍될 수 있다The vehicle and person class technique can be previously learned and stored by the deep learning technique and can be programmed to recognize only the type of vehicle and person in the moving object information of the taken distance

즉, 본 인공지능을 이용한 통행량 계수시스템은 스마트폰과 같은 모바일 단말기를 통해 사용자가 현재 위치에서 즉시 카메라를 구동하여 거리를 촬영하고, 미리 학습된 차량 및 사람에 대한 기계학습 인식모델을 통해 차량과 사람만을 추출하여 그 개수를 산출할 수 있다.In other words, this artificial intelligence-based traffic counting system enables the user to immediately drive the camera at the current position through a mobile terminal such as a smart phone and take a distance, Only the person can be extracted and the number can be calculated.

다시 말해, 본 인공지능을 이용한 통행량 계수시스템은 복잡한 센서의 설치 및 인력의 이용이 아닌 딥러닝 기법을 이용하여 사람 및 차량을 학습시키고, 이를 스마트폰 및 어플리케이션으로 제작하여 원하는 거리의 통행량을 인력이나 복잡한 센서의 설치없이 가능하게 한다.In other words, this artificial intelligence-based traffic coefficient system learns people and vehicles by using deep-learning technique rather than installing complicated sensors and manpower, and by making them smartphones and applications, It is possible to install without complicated sensor installation.

이를 통하여, 본 인공지능을 이용한 통행량 계수시스템은 딥러닝 기법으로 사람 및 차량 종류만을 학습시키므로, 인식되지 않는 사물의 통행량은 개수되지 않는다.Through this, the traffic coefficient system using the artificial intelligence learns only human and vehicle types by the deep learning technique, so the traffic volume of unrecognized objects is not recovered.

이는 기존의 센서가 동물이나 기타 이동 사물을 구분하지 못하는 데 반하여 정확도 측면에서 큰 이점이라 할 수 있다.This is a great advantage in terms of accuracy, while conventional sensors can not distinguish between animals and other moving objects.

이상에서 설명한 것은 본 발명에 의한 인공지능을 이용한 통행량 계수시스템을 실시하기 위한 하나의 실시예에 불과한 것으로서, 본 발명은 상기 실시예에 한정되지 않고, 이하의 특허청구범위에서 청구하는 바와 같이 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 당해 발명이 속하는 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 누구든지 다양한 변경 실시가 가능한 범위까지 본 발명의 기술적 정신이 있다고 할 것이다.As described above, the present invention is not limited to the above-described embodiment, and it is to be understood that the present invention is not limited to the above- It will be understood by those of ordinary skill in the art that various changes in form and details may be made therein without departing from the spirit and scope of the present invention.

Claims (2)

통행량 계수 어플리케이션이 설치되고, 상기 통행량 계수 어플리케이션의 실행에 의하여 차량 및 사람이 이동하는 거리를 촬영하며, 상기 촬영된 거리의 이동체 정보와 위치 정보를 기초로 해당 거리에서의 차량 및 사람의 통행량 정보를 표시하는 사용자 단말; 및
차량 및 사람 종류 기법이 저장되는 데이터베이스를 구비하고, 상기 사용자 단말로부터 상기 촬영된 거리의 이동체 정보와 위치 정보를 수신한 후 상기 차량 및 사람 종류 기법을 이용하여 상기 촬영된 거리의 이동체 정보와 위치 정보에 대응되는 해당 거리에서의 차량 및 사람의 통행량 정보를 생성하여, 상기 사용자 단말로 전송하는 통행량 계수 서버를 포함하는 인공지능을 이용한 통행량 계수시스템.
A traffic amount counting application is installed and the vehicle and the person moving distance are photographed by the execution of the traffic amount counting application and the traffic amount information of the vehicle and the person at the distance based on the moving distance information and the position information of the taken distance A user terminal for displaying; And
And a database in which vehicle and person type techniques are stored. The mobile terminal receives information on the moving object and the position information of the taken distance from the user terminal, And a traffic amount counting server for generating traffic amount information of the vehicle and the person at the corresponding distance corresponding to the traffic amount counting server and transmitting the traffic amount information to the user terminal.
제1항에 있어서,
상기 차량 및 사람 종류 기법은,
딥러닝 기법에 의하여 미리 학습 및 저장되고,
상기 촬영된 거리의 이동체 정보 중 차량 및 사람의 종류 만을 인식하도록 프로그래밍되는 인공지능을 이용한 통행량 계수시스템.
The method according to claim 1,
The vehicle and person type techniques may include,
Learning and stored in advance by the deep learning technique,
Wherein the traffic information is programmed to recognize only the type of the vehicle and the person in the moving object information of the taken distance.
KR1020180033141A 2017-03-22 2018-03-22 System for counting traffic volume using artificial intelligence KR20180107757A (en)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
KR20170036043 2017-03-22
KR1020170036043 2017-03-22

Publications (1)

Publication Number Publication Date
KR20180107757A true KR20180107757A (en) 2018-10-02

Family

ID=63863964

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
KR1020180033141A KR20180107757A (en) 2017-03-22 2018-03-22 System for counting traffic volume using artificial intelligence

Country Status (1)

Country Link
KR (1) KR20180107757A (en)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20200071799A (en) * 2018-11-30 2020-06-22 (주)케이아이오티 object recognition and counting method using deep learning artificial intelligence technology
KR20210118275A (en) 2020-03-19 2021-09-30 주식회사 하나비전테크 System and method for managing diligence of worker

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR20200071799A (en) * 2018-11-30 2020-06-22 (주)케이아이오티 object recognition and counting method using deep learning artificial intelligence technology
KR20210118275A (en) 2020-03-19 2021-09-30 주식회사 하나비전테크 System and method for managing diligence of worker

Similar Documents

Publication Publication Date Title
González et al. Automatic traffic signs and panels inspection system using computer vision
CN106952303B (en) Vehicle distance detection method, device and system
US11752962B2 (en) Automatic accident detection
US9830510B2 (en) Method and apparatus for object identification and location correlation based on received images
US9275547B2 (en) Prediction of free parking spaces in a parking area
US20130002854A1 (en) Marking methods, apparatus and systems including optical flow-based dead reckoning features
KR102428765B1 (en) Autonomous driving vehicle navigation system using the tunnel lighting
US20150179088A1 (en) Traffic light detecting system and method
CN105190345A (en) Systems and methods for using three-dimensional location information to improve location services
JP5734521B2 (en) In-vehicle device and center device
KR101984414B1 (en) Information presentation system for evaluating billing location
CN109389016B (en) Method and system for counting human heads
FR3076377B1 (en) PREDICTION OF DISPLACEMENT AND TOPOLOGY FOR A NETWORK OF CAMERAS.
AU2012250766A1 (en) Marking methods, apparatus and systems including optical flow-based dead reckoning features
KR20180107757A (en) System for counting traffic volume using artificial intelligence
GB2586099A (en) An apparatus and method for person detection, tracking and identification utilizing wireless signals and images
Nguyen et al. ParkSense: automatic parking positioning by leveraging in-vehicle magnetic field variation
CN105021573A (en) Method and device for tracking-based visibility range estimation
CN113887522A (en) Data processing method, system and storage medium based on vehicle-road cooperation
Yoon et al. Forward‐backward approach for 3D event localization using commodity smartphones for ubiquitous context‐aware applications in civil and infrastructure engineering
CN114076597A (en) Walking estimation system, walking estimation method, and computer-readable medium
Novais et al. Community based repository for georeferenced traffic signs
CN107067750B (en) geomagnetic vehicle detector adjusting method and device
CN106781539A (en) Vehicle peccancy intelligent checking system
KR102071128B1 (en) real-time status information extraction method for train using image processing and system