교통 시스템 최적화를 위한 AI 기반 교통 감시 플랫폼: Traffic-Vision

카테고리

프로그래밍/소프트웨어 개발

서브카테고리

인공지능, 데이터 분석, DevOps

대상자

• 소프트웨어 개발자, 데이터 과학자, 도시 계획자
• 난이도: 중간 (AI 모델 구현, 실시간 처리, 시각화 기술 필요)

핵심 요약

• AI 기반 실시간 교통 감시 시스템 : YOLOv8 모델을 활용한 차량/보행자 감지 및 응급 차량/사고 탐지
• 자율적 신호 제어 시스템 : 트래픽 로드 기반 적응형 신호 조절 및 히트맵 기반 혼잡 시각화
• 기술 스택 : Python 3.9+, Streamlit, SQLite, Telegram Bot API, YOLOv8m, PyQt6

섹션별 세부 요약

1. 시스템 구성

• 라이브 비디오 입력 : 교통 카메라 또는 영상 자료에서 실시간 영상 데이터 수집
• YOLOv8m 모델 : 차량, 보행자, 응급 차량, 사고 감지 (고정도, 중간 속도)
• SQLite 데이터베이스 : 분석 결과 로그 저장 (파일 기반, 가볍고 효율적)

2. 실시간 처리 기능

• 객체 감지 : 차량/보행자 수, 혼잡 수준, 응급 차량 감지
• 신호 제어 로직 : 혼잡 구역에 더 긴 녹색 신호 제공, 응급 차량 경로 우선 처리
• 알림 시스템 : Telegram을 통해 사고/응급 상황 즉시 알림 전송

3. 시각화 및 분석

• Streamlit 대시보드 : 히트맵, 구역별 지표, 사고 로그 시각화
• 구역 설정 기능 : PyQt6 GUI를 통해 영상에 구역(차로, 인도, 교차로) 설정 가능
• 실시간 피드백 루프 : 데이터 기반 자동 조절로 교통 시스템 최적화

4. 기술 요구 사항

• 하드웨어 : GPU 가속 (NVIDIA CUDA ≥ 12.4 또는 Apple M2), 8GB 이상 RAM 권장
• 소프트웨어 : Python 3.9 이상, YOLOv8m 모델 사용
• 설치 명령 : git clone, pip install -r requirements.txt, python app.py, streamlit run visualizer.py

결론

• YOLOv8m 모델과 GPU 가속을 통해 실시간 처리 성능 극대화
• Streamlit 대시보드와 SQLite 활용으로 분석 데이터 시각화 및 저장 효율성 향상
• 응급 차량 우선 처리 로직과 혼잡 구역 분석 기능을 통해 도시 교통 효율성 개선에 기여