일본산업뉴스요약

AI로 교차로의 교통량 계측
OKI, 기존의 감시카메라 활용

OKI는 도로를 주행하는 차량의 교통량을 AI로 계측하는 기술을 개발했다. 교차로 등의 복잡한 장소에서도 인식할 수 있다. 이미 설치된 감시카메라를 활용해 계측할 수 있다. 또한 AI 처리에 특화된 소형 단말과 조합해 사용하면 카메라를 설치한 현장에서 실시간으로 계측할 수 있다. 앞으로는 교통량과 동시에 차량의 속도를 측정하거나 보행자 교통량이나 정체 등도 감지할 수 있도록 개량한다.

차량이나 보행자의 교통량 조사는 도로정비나 상업시설 입지 등에 활용하기 위해 실시하고 있다. 현재는 조사원이 교통량을 계측하는 것이 일반적이다. 비용 삭감이나 정확성 향상을 위해서라도 감시카메라 영상 등에서 교통량을 측정하는 기술이 필요했었다.

지금까지도 고속도로 등에서는 도로 옆에 설치한 감시카메라 영상을 통해 교통량을 계측하는 기술이 개발되었다. 감사카메라 영상의 배경이나 밝기 정도의 변화 등을 해석한다. 대형과 소형 차종으로 분류해 계측할 수도 있고 차량 속도를 파악할 수도 있다.

그러나 폭이 넓으면서 곧게 뻗어있는 도로에서밖에 사용할 수 없다. 주야의 밝기 차이나 기후 등 설치 장소의 환경에 따라서 해석시스템을 조정할 필요도 있다. 교차로 등에서의 복잡한 차량 움직임에도 대응하기 어렵다.

OKI는 AI 기술의 하나인 ‘심층학습’을 사용해 차량의 교통량을 계측하는 기술을 개발했다. 심층학습에서는 인식하고자 하는 물체에 대해 대량의 데이터로 학습을 반복하면서 자동으로 특징을 추출해 물체를 인식할 수 있게 된다. 다양한 상황의 데이터를 폭넓게 학습시킴으로써 촬영한 환경에 영향을 받지 않고 물체를 인식할 수 있게 된다.

개발한 AI에는 장소나 기후, 시간대가 다른 약 50시간의 도로 영상을 학습시켰다. 승용차나 버스, 트럭 등이 영상마다 담겨 있는지 여부 등의 정보와 함께 학습시키는 방법을 통해, AI에게 교차로 영상을 입력하면 자동으로 인식할 수 있게 됐다. 현시점에서는 약 90% 이상의 정밀도로 인식할 수 있다고 한다.

설치된 여러 대의 감시카메라 영상을 정리해 AI 처리하는 ‘서버형’과, 감시카메라 옆에 AI 처리에 특화된 소형 단말을 설치하는 ‘엣지형’의 두 방식으로 교통량을 계측할 수 있다. 서버형의 경우는 이미 설치된 감시카메라를 활용할 수 있다. 또한 엣지형은 실시간으로 교통량을 파악할 수 있다는 이점이 있다. 모두 감시카메라 영상의 AI 처리가 고속이 되도록 연구했다.

앞으로는 교통량과 동시에 차량의 속도도 계측하는 시스템을 채용할 계획이다. 또한 차량 이외에도 보행자나 자전거 등도 정확하게 계측할 수 있도록 한다. 정체나 역주행 등의 교통 상황 감지도 고려하고 있다고 한다.

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