🚗 장단 - 장기 주차 차량 단속 시스템

🖥️ 활용 언어 및 패키지

🧑 조 구성원

역할	이름
조장	홍길동
조원	김철수, 박영희, 이민호

📊 조 이름

• 장단

프로젝트 개요

프로젝트 명

장기 주차 차량 단속 시스템

프로젝트 주제

고속도로 및 시내 도로의 장기 주차 차량 단속 시스템 개발

주제 선정 배경

1. 고속도로 및 시내 도로에서 불법 주정차 및 장기 주차로 인한 교통사고 증가
2. 특수차량의 객체 검지 정확도 향상 필요성 대두
3. 기존 통행 차량 추적 시스템에 주차 차량 조회 기능 추가 필요

프로젝트 요약

• 객체 검출 및 추적: YOLOv8과 DeepSORT를 활용하여 도로상의 차량과 보행자를 식별하고 실시간으로 교통 상황을 모니터링
• 주차 차량 분포 모니터링 및 알림: 시내 도로 및 고속도로에서 주차 차량 분포를 모니터링하고, 혼잡 시간 알림 시스템 구축
• 합성이미지 생성: 특수차량 검지율 향상을 위해 합성이미지 생성 기술을 사용하여 학습 데이터셋 증강

📈 활용 데이터 셋

Dataset	설명	출처
Dataset1	판교제로시티 CCTV 데이터 (2D 바운딩박스)	경기 마이데이터 드림
Dataset2	판교제로시티 CCTV 데이터 제로셔틀 경로추적	경기 마이데이터 드림
Dataset3	교통문제 해결을 위한 CCTV 교통 영상 (시내도로)	AI 허브

👨‍💻 데이터 전처리

1. 데이터셋 준비:
   • CCTV 영상 데이터에서 객체 검출을 위한 바운딩 박스(annotation) 데이터 추출
   • 바운딩 박스 데이터를 YOLOv8 학습 형식에 맞게 변환
2. 데이터 증강:
   • 특수차량 이미지 데이터를 합성이미지 생성 모델을 통해 증강

👩‍💻 기능 구현

객체 검출 및 추적

• YOLOv8을 이용한 차량 및 보행자 검출
• DeepSORT를 이용한 객체 추적
• 실시간 교통 상황 모니터링

장기 주차 차량 식별 및 알림 시스템

• 시내 도로 및 고속도로의 주차 차량 분포 모니터링
• 시간대별 혼잡도 측정 및 관련 당국에 알림 전송

CCTV 지능형 교통관제 시스템 확장

• 기존 교통관제 시스템에 추가 기능 탑재

💪 모델 학습

YOLOv8 모델 학습

• 데이터셋 준비: CCTV 영상에서 추출한 이미지와 바운딩 박스 라벨 데이터
• 모델 학습: YOLOv8 사전학습 모델을 기반으로 추가 학습 수행
• 성능 개선: 특수차량 이미지 생성을 통해 검지율 향상

특수차량 이미지 생성

• 모델 활용: Inpaint Anything 및 Stable Diffusion을 활용하여 특수차량 이미지 합성
• 학습 데이터 증강: 특수차량 이미지 데이터를 생성하여 모델 성능 개선

🌟 기대효과 및 실효성

기대효과

• 도로 안전 및 교통 효율 개선
• 교통 통계 시계열 데이터 수집 및 분석
• 장기 주차 차량에 대한 실시간 모니터링 및 알림 시스템 구축

실효성

• 실시간 데이터 처리와 분석을 통해 교통 효율 증대
• 특수차량 검지율 향상을 통해 다양한 교통 문제 해결
• 지역사회 안전 및 편의성 증진

결론

본 프로젝트는 장기 주차 차량 문제를 해결하기 위해 첨단 객체 검출 및 이미지 합성 기술을 활용한 혁신적인 솔루션을 제공합니다. 교통 안전성과 효율성을 동시에 개선할 수 있는 장기 주차 차량 단속 시스템을 통해 실질적인 교통 문제 해결을 기대합니다.