고정 박스 크기의 경계 상자 모음과 해당 상자에 있는 개체 클래스 인트턴스의 존재 여부에 대한
점수를 생성하는 네트워크 기반 알고리즘
(CPU Optimized Deep Learning & Single Shot Forward Network 기반)
- 혁신적인 검색 시스템과 차량 번호판 인식 기술을 바탕으로 안정적이고 편리한 디지털 방범
시스템 구축 가능
적용분야
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 전면 유리 위치 판독 후 딥러닝 알고리즘을 이용하여 안전벨트 착용 유무를
검출하는 알고리즘
- 계층적 딥러닝과 영상 개선 알고리즘을 통해 운전자 및 동승자의 안전벨트 착용 유무를 판단하며,
운전석 검출 알고리즘을 이용한 선택적 모자이크 지원
적용분야
안전띠 착용 유무(운전석 및 조수석 동시 인식, 착용 / 미착용 / 판단불가 등 정보 제공)
차량번호가 인식되지 않은 차량 중 반사 스티커, 발광 물질 등의 불법 부착물 사용에 따른
위변조 차량 번호판을 검출하는 알고리즘
- 반사체 요인 : 차량에 부착된 라이트, 전조등, 후미등에 의한 간접 반사(난반사),
반사 스티커 및 반사 물질에 의한 직접 반사
적용분야
과속 / 불법주정차 / 교차로 사고판독 / 주차관제 / 교통정보 / 도로방범 / 항만출입 등
* 자동차 관리법 제10조 제5항을 위반시 1년 이하의 징역
또는 1천만원 이하의 벌금
터널 내 사고 및 위험 상황을 검출하고 이벤트를 생성하는 알고리즘
- 다 채널에 최적화된 딥러닝 Network 및 객체 추적 알고리즘으로 다양한 터널 환경에서
발생할 수 있는 돌발 상황(보행자, 정지, 역주행)을 판단
- 인증 : 돌발상황 검지시스템 성능평가 성적서 [ 최상급 ]
적용분야
터널, 고속도로, 지하차도 등의 환경에서의 돌발상황
도심부 교차로 내에서 돌발상황(보행자, 정지, 역주행)을 빠르게 파악하기 위한 알고리즘
- 연결된 카메라를 통하여 돌발상황 여부를 실시간으로 알려줌과 동시에
과거 상황 또한 파악하기 쉽게 알려줌
- 다채널에 최적화된 딥러닝 Network 및 객체 추적 알고리즘으로 다양한 도로 환경
(교차로, 연속류, 지하차도 등)에서 발생할 수 있는 돌발 상황(보행자, 정지, 역주행)을 판단
적용분야
도심부 교차로, 고속도로 등의 환경에서의 돌발상황
딥러닝 기반 보행자 정보 수집을 통해 횡단보도의 보행자, 교통 객체, 이벤트를
검지하는 알고리즘
- 무단횡단 보행자에게 안전 보행을 유도하는 음성 안내를 하고,
진입 차량에게 무단횡단 보행자 유무를 안내하여 만일의 사고를 예방
- 보행자 통행량, 통행 교통 객체 별 구분 기능, 이벤트 처리 기능 제공
적용분야
교차로 / 횡단보도 사고판독 / 교통정보 / 도로방범 등
사람, 차량 등 주요 객체 영상을 추적하여 분석 및 이벤트를 검지하는 알고리즘
- 주요 교차로, 보안 구역 등 통제가 요구되는 지역에서 침입 및 이상 행동 시 즉각 알림
및 방송 등에 활용 가능
- 검지 영역 설정을 통한 배회, 침입, 싸움 등을 구분하여 방범 상황 별 대응 가능
적용분야
청사 및 학교 방범 / 어린이 보호구역 / 불법 주정차 / 쓰레기 불법투기 / 공원 감시 등