전국 도로에 설치된 CCTV 영상을 인공지능(AI)이 분석해 차종과 교통량을 자동으로 파악할 수 있는 데이터 분석모델이 개발돼 현장에서 활용될 전망이다.
행정안전부 통합데이터분석센터는 18일 지난해 10월부터 추진해온 '인공지능 기반 CCTV 영상인식 교통량 분석모델’ 개발을 마치고 이달 말부터 정부와 지자체, 공공기관에 보급을 시작한다고 밝혔다.
이번에 개발된 모델은 CCTV를 통해 확보한 영상을 통해 AI가 차종을 도로교통량조사 기준인 12종으로 자동분류하고, 차량이 통과하는 차선 위치를 파악해 차선·차종별 통행량을 집계하게 된다.
행안부는 이 모델이 차량정체 해소·대기질 개선·도로안전 확보·교통량 조사 등 다양한 방면에서 활용될 수 있을 것으로 예상하고 있다. 예를 들어 CCTV 영상을 분석해 출퇴근 상습정체가 확인된 교차로의 경우 직진·좌회전 차선을 확대 조정해 차량 정체 해소 등의 효과를 유도할 수 있다. 또 대형차량 통행량이 많은 지역으로 파악되면 도로 상습파손과 미세먼지 발생 가능성이 큰 만큼 도로 사전점검과 살수차 운행 등을 진행할 수도 있다.
기존에는 수작업으로 진행되었던 교통량조사도 이 모델을 활용하면 자동화할 수 있어 행정효율성과 정확도도 높일 수 있다.
이번 분석모델은 서울 동작구, 경북 안동시에 설치된 CCTV 51개를 통해 확보된 20테라바이트 분량의 영상데이터 활용해 개발됐다. 영상을 바탕으로 17만 대 차량 이미지를 추출했고 반복학습을 통해 인공지능이 차종을 구분할 수 있도록 했다. 차종 판독 정확도는 94% 수준이었다고 행안부는 밝혔다. 또 별도의 CCTV 설치 교체 없이도 기존 도로에 설치된 CCTV를 그대로 활용할 수 있다.
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