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초록

영어

Traffic states in urban areas are essential to implement effective traffic operation and traffic control. However, installing traffic sensors on numerous road sections is extremely expensive. Accordingly, estimating the traffic state using a vehicle-mounted camera, which shows a high penetration rate, is a more effective solution. However, the previously proposed methodology using object tracking or optical flow has a high computational cost and requires consecutive frames to obtain traffic states. Accordingly, we propose a method to detect vehicles and lanes by object detection networks and set the region between lanes as a region of interest to estimate the traffic density of the corresponding area. The proposed method only uses less computationally expensive object detection models and can estimate traffic states from sampled frames rather than consecutive frames. In addition, the traffic density estimation accuracy was over 90% on the black box videos collected from two buses having different characteristics.

한국어

도심지역의 교통 상태는 효과적인 교통 운영과 교통 제어를 수행하는 데 필수 요소이다. 하지만 교통 상태를 얻기 위해서 수많은 도로 구간에 교통 센서를 설치하는 것은 막대한 비용 이 든다. 이를 해결하기 위해서 시장침투율이 높은 센서인 차량 블랙박스 카메라를 이용하여 교통 상태를 추정하는 것이 효과적이다. 하지만 기존의 방법론은 객체 추적 알고리즘이나 광 학 흐름과 같이 계산 복잡도가 높고, 연속된 프레임이 있어야 연산을 수행할 수 있다는 단점이 존재한다. 이에 본 연구에서는 심층학습 모델로 차량과 차선을 탐지하고, 차선 사이의 공간을 관심 영역으로 설정하여 해당 영역의 교통밀도를 추정하는 방법을 제안하였다. 이 방법론은 객체 탐지 모델만을 이용해서 연산량이 적고, 연속된 프레임이 아닌 샘플링된 프레임에 대해 교통 상태를 추정할 수 있다는 장점이 있기에, 보유하고 있는 컴퓨팅 자원에 맞는 교통 상태 추정이 가능하다. 또, 도심지역에서 운행하는 서로 다른 특성의 2개의 버스 노선에서 수집한 블랙박스 영상을 검증한 결과, 교통밀도 추정 정확도가 90% 이상인 것을 확인하였다.

목차

요약
ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련 연구
1. 센서 음영 구간의 교통 상태 추정
2. 차량 블랙박스 기반 교통 상태 추정
Ⅲ. 방법론
1. YOLOv5 기반 차량 탐지
2. LaneATT 기반 차선 탐지
3. 이미지 처리 기반 차선 탐지 보정
4. 교통밀도 추정
5. 교통밀도 추정 검증
6. 교통혼잡 판정
Ⅳ. 실험 결과
1. 교통밀도 추정 정확도 판정
2. 추정된 교통밀도 기반 도로 혼잡 파악
Ⅴ. 결론
ACKNOWLEDGEMENTS
REFERENCES

키워드

저자

• 조해찬 [ Haechan Cho | 한국과학기술원 건설및환경공학과 박사과정 ] 주저자
• 윤여환 [ Yeohwan Yoon | 한국건설기술연구원 도로교통연구본부 선임연구위원 ] 공저자
• 여화수 [ Hwasoo Yeo | 한국과학기술원 건설및환경공학과 교수 ] 교신저자

참고문헌

발행기관

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• 간행물명

  한국ITS학회논문지 [The Journal of The Korean Society of Intelligent Transport Systems]

• 간기

  격월간

• pISSN

  1738-0774

• eISSN

  2384-1729

• 수록기간

  2003~2026

• 등재여부

  KCI 등재

• 십진분류

  KDC 326 DDC 338