고정박스 크기의 경계 상자 모음과 해당 상자에 있는 개체 클래스 인트턴스의 존재 여부에 대한 점수를 생성하는 네트워크를 기반 알고리즘으로서 혁신적인 검색시스템과 차량번호판 인식기술을 바탕으로 안정적이고 편리한 디지털 방범시스템 구축 가능
- CPU Optimized Deep Learning & Single Shot Forward Network 기반 알고리즘으로서 혁신적인 검색시스템과 차량번호판 인식기술을 바탕으로 안정적이고 편리한 디지털 방범시스템 구축 가능
과속단속 / 불법주정차 / 교차로 사고판독 / 주차관제 / 교통정보 / 졸음쉼터 / 도로방범 / 항만출입 등
* 차량번호인식장치(AVI) 기본성능평가 – 인식률 99%
* 차량번호인식장비 성능평가 – 인식률 99.1%, 오인식 0.25%
자동차 검출 및 전면유리의 위치를 판독하여 딥러닝 알고리즘을 이용한 안전띠 착용 유무를 검출하는 알고리즘
-계층적 딥 러닝 & 영상개선 알고리즘을 통해 운전자 및 동행자의 안전벨트 착용유무 판단하며, 운전석 검출 알고리즘 을 이용한 선택적 모자이크 지원
안전띠 착용 유무 단속 (운전석 및 조수석 동시 인식, 착용/미착용/판단불가 등 정보 제공)
차량번호가 미 인식된 차량 중 가장 높은 발생빈도를 나타내는 불법 부착물(반사스티커, 발광물질 등) 사용에 따른 위변조 차량 번호판을 검출하는 알고리즘
- 반사체 요인 : 차량에 부착된 라이트 및 후미등/전조등에 의한 간접 반사(난반사), 반사 스티커 및 반사 물질에 의한 직접 반사
과속단속 / 불법주정차 / 교차로 사고판독 / 주차관제 / 교통정보 / 도로방범 / 항만출입 등
* 자동차 관리법 제10조 제5항을 위반시 1년 이하의 징역 또는 1천만원 이하의 벌금
터널내 사고 및 위험 상황을 검출하고 이벤트를 생성하는 알고리즘
- 다채널에 최적화된 딥 러닝 Network 및 객체 추적 알고리즘으로 다양한 터널 환경에서 발생할 수 있는 돌발 상황(보행자, 정지, 역주행)을 판단하는 기술.
인증: 돌발상황 검지시스템 성능평가 성적서 [ 최상급 ]
터널, 고속도로, 지하차도 등의 환경에서 돌발상황 인지
도심부 교차로 내에서 일어나는 돌발상황(보행자, 정지, 역주행)을 빠르게 파악하기 위한 알고리즘으로서 연결된 카메라 를 통하여 돌발상황 여부를 실시간으로 알려줌과 동시에 과거 상황을 파악하기 쉽게 알려준다.
- 다채널에 최적화된 딥 러닝 Network 및 객체 추적 알고리즘으로 다양한 도로 환경(교차로, 연속류, 지하차도 등)에서 발생할 수 있는 돌발 상황(보행자, 정지, 역주행)을 판단하는 기술.
도심부 교차로, 고속도로 등의 환경에서 돌발상황 인지
딥러닝 기반 보행자 정보 수집을 통해 횡단보도의 보행자 검출 및 교통 객체 검출 및 이벤트를 검지하는 알고리즘
-불법보행자 출현 시 음성으로 보행자에게 음성 안내를 통해 안전 보행을 유도, 진입차량에게 보행자 유/무를 안내하여 만일의 사고를 예방할 수 있는 알고리즘
-보행자 통행량 및 통행 교통 객체별 구분 기능 및 이벤트 처리 기능 제공
교차로 / 횡단보도 사고판독 / 교통정보 / 도로방범 등
사람, 차량 등 주요 객체 영상을 추적하여 분석 및 이벤트에 대한 감지를 수행하는 알고리즘으로서 주요교차로, 보안구역 등 통제가 요구되는 지역 에서의 침입 및 이상 행동 시 즉각 알림 및 방송등에 활용할수 있는 알고리즘
- 검지영역 설정을 통한 배회, 침입, 싸움 등을 구분하여 방범 상황별 대응 가능
청사 및 학교방범 / 어린이보호구역 / 불법 주정차 / 쓰레기 불법투기 / 공원감시 / 지능형 영상감시
