AI 기반 실시간 교통 관리 시스템: YOLOv8을 활용한 스마트 신호 제어 및 시각화

핵심 기술: 이 프로젝트는 AI, 특히 YOLOv8을 활용하여 실시간 영상 분석을 통해 도시 교통을 지능적으로 관리하고 신호 체계를 최적화하는 시스템 'Traffic-Vision'을 소개합니다.

기술적 세부사항:
* 교통 모니터링 및 신호 최적화: 도시 교통의 예측 불가능성, 혼잡 시간대 문제, 비상 차량 통행로 확보 등의 문제를 해결하기 위해 개발되었습니다.
* 주요 기술 스택:
* YOLOv8: 차량, 보행자, 자전거, 트럭, 구급차, 소방차 등 객체 탐지 및 비상 상황(사고, 긴급 차량) 감지에 사용됩니다.
* 실시간 영상 분석 파이프라인: 교통 카메라 또는 녹화 영상 피드를 입력받아 컴퓨터 비전 기술로 처리합니다.
* 적응형 신호 제어: 실시간 교통량 분석을 기반으로 신호 주기를 동적으로 조정합니다.
* 데이터 시각화:
* 히트맵: 교통 혼잡 구역을 시각적으로 표시합니다.
* Streamlit 대시보드: 실시간 및 과거 교통 지표, 구역별 밀집도, 비상 이벤트 기록 등을 한눈에 볼 수 있게 제공합니다.
* 통신 및 알림: Telegram Bot API를 통해 사고, 비상 차량 등 주요 이벤트 발생 시 즉시 알림을 전송합니다.
* 데이터 저장: SQLite 데이터베이스를 사용하여 모든 분석 데이터와 이벤트 기록을 저장합니다.
* GUI: PyQt6를 사용하여 사용자 정의 영역 설정 및 제어 관리를 위한 그래픽 인터페이스를 제공합니다.
* 핵심 기능: 실시간 차량 및 보행자 감지, 비상 차량 및 사고 감지, 교통량 기반 적응형 신호 제어, 히트맵 기반 혼잡 시각화, 이벤트 발생 시 텔레그램 알림, 실시간/과거 교통 지표 대시보드.
* 개발 인사이트: 공간적 맥락의 중요성, 모델 크기와 속도의 균형(YOLOv8m), 직관적인 시각화의 필수성, 실시간 피드백 루프의 가치.
* 시스템 요구사항: GPU 가속(NVIDIA CUDA ≥ 12.4 또는 Apple Silicon M2), 최소 8GB RAM (권장 16GB+), Python 3.9 이상.

개발 임팩트: 도시 교통 흐름을 실시간으로 최적화하여 이동성을 향상시키고 도로 안전을 증진하며, 효율적인 도시 관리를 위한 실시간 인사이트를 제공합니다. 비효율적인 고정 신호 체계에서 벗어나 동적으로 변화하는 도로 상황에 대응하는 지능형 교통 시스템 구축의 가능성을 보여줍니다.

커뮤니티 반응: (원문에서 직접적인 커뮤니티 반응 언급은 없으나, 이러한 프로젝트는 일반적으로 GitHub 등에서 활발한 논의와 기여를 이끌어낼 수 있음)

톤앤매너: 기술적으로 깊이 있고 실용적인 접근 방식을 사용하여 개발자가 시스템을 이해하고 구현하는 데 필요한 정보를 제공합니다.