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자율주행 기술시장이 크게 확장되어 가면서, 관련 분석 대시보드의 필요성이 날로 갈수록 중요해지고 있습니다. 차종별로 실시간 데이터를 추출하여, 해당 차량의 운행중 시스템 장애가 감지될 수 있도록 최선의 솔루션을 제공합니다.
카메라 세팅 : 자율주행 분석을 위해서 3개의 카메라가 차종별로(싼타페, 현대 그랜저, 테슬라, Niro) 세팅이 됩니다. 하나는 대시보드에 데이터를 제공하기 위한 용도이며, 다른 두 개 카메라는 전반적인 시야를 밝히기 위해서 각각 전면부, 후면부에 세팅이 됩니다.
데이터 추출 : 실시간 분석 대시보드에는 날짜/시간, 속도, LKAS (차선 유지시스템), ADAS (첨단 운전자 지원시스템) 그리고 실시간 차량 위치가 제공됩니다.
분석 : 컴퓨터비전 기술이 영상 분석과 영상 순간포착, 차량 장애발생 경위등을 분석하기 위한 도구로 활용이 됩니다.
바쁜 현대 사회에서, 도시 교통 체증과 운송수단 부족이 새로운 기술혁신을 지향하는 배경이 되었습니다.
지능형 교통시스템은 운송수단의 효율성과 안전성, 승객들의 편의를 향상시키기 위해 설계된, 기술 선구자적인 역할을 해내고 있습니다.
카메라 설치 : 운전자의 얼굴이 잘 보이는 지점에 특수하게 제작된 블랙박스를 장착합니다.이 시스템은 미묘한 운전자의 표정과 행동을 감지할 수 있습니다.
합성 데이터 : 우리의 시스템은 Jetson AGX Xavier와 같은 최첨단 컴퓨팅 장비를 동원하여 영상처리를 합니다. 이 장비들은 고급 컴퓨터비전 모델들과 정적인 알고리즘들을 처리하고, 영상들을 데이터로 전처리할 수 있도록 적극적으로 활용됩니다.
예측 분석 : 현재의 교통 패턴을 이해하는 것을 넘어서, 인공지능 지향적인 분석은 우리의 시야를 확보하여 줍니다. 교통 문제에 대한 예측 데이터들은, 지능적인 도시 계획을 위한 길을 열어줍니다.
주유소는 혼잡한 경우가 많아 대기 시간이 길고, 결제 절차가 번거롭습니다. 아울러 차 문을 열고, 다양한 기기 장치들을 운전자가 어렵게 만져야하는 전통적인 방법들은 운전자에게 안전(신용카드 스키밍) 혹은 위생에(전염병) 있어서 위험을 가져옵니다.
고해상도 카메라 : 이 카메라들은 주유소 펌핑 영역에 전략적으로 배치가 됩니다. 이 카메라들은 자동차의 라이선스 번호판을 선명하게 인식하고, 자동차가 어떤 연료를 주유하고 있는지를 감지하며, 리터 당 비용등의 디지털 수치들을 식별하고, 펌프와 같은 거의 대부분의 상호작용을 인식합니다.
엣지 디바이스 : 엣지 디바이스는 로컬라이징된 컴퓨터로 카메라에서 수집된 데이터들을 실시간으로 처리할 수 있습니다. 고급 비전 알고리즘을 사용하여, 엣지 디바이스는 자동차 번호판을 식별할 수 있고, 연료 사용량을 측정할 수 있으며, 펌프로부터 정확한 비용을 읽어냅니다. 추가적으로 이 장비는 클라우드 데이터베이스와 안전하게 연결되어 실시간으로 데이터를 처리하고 verify합니다.
통합 결제 : 자동차 번호판이 인식되고, 연료 데이터가 측정이 정상적으로 이루어지면, 데이터베이스와 등록되어 있는 사용자에게 상호참조되어 집니다. 사용자는 모바일 앱으로부터 연료 종류나 연료량, 비용등의 세부적인 정보를 알람으로 받아볼 수가 있습니다. 통합 결제 시스템을 사용해서, 사용자에게 쉬운 클릭만으로 빠르게 결제를 할 수 있는 경험을 선사합니다.
교차로는 좁은 시야와 기상 악화, 높은 건물같은 장애물들로 사고가 나기 좋은 시설로 악명이 높습니다. 스마트 교차로 기술은 보행자가 안전하게 길을 건널 수 있도록 포괄적인 뷰를 제공합니다.
카메라 : 교차로에 전략적으로 카메라가 설치되어, 반경 200미터에 달하는 주변 환경, 운송수단, 보행자나 다른 물체들을 실시간 뷰로 제공합니다.
교통 장애물 & 이벤트 감지 시스템 : 이 시스템은 카메라로부터 주시되는 오브젝트를 실시간으로 감지해 낼 수 있는 소프트웨어입니다. 오브젝트들(자동차, 보행자)과 이벤트들(길에서 장애물을 만나고 후진을 하는 차량)을 분류함으로써, 유의미한 주행 인사이트를 제공합니다.
DSRC 신호 브로드캐스팅 : 단거리전용통신(DSRC)을 사용하여, 필수적인 정보들이 온보드 컴퓨터를 거쳐서 브로드캐스팅 됩니다. 이 컴퓨터들은 운전자에게 잠재적인 위협에 대해서 경고하고, 즉각적인 반응을 하도록 시간을 확보하여 사고 발생을 줄입니다.
교통 표지판을 변경하는 작업은 운전자에게 혼란을 야기할 수가 있습니다. 네비게이션 지도가 최신으로 유지되기 위해서는, 시간을 들여서 일일히 신호를 매뉴얼하게 점검하고 업데이트를 해야합니다. ATSR은 이러한 공정을 자동화시키고, 시간을 단축시키며 정보가 정확하게 업데이트 되도록 유도합니다.
교통 신호 인식 : 컴퓨터 비전을 활용하여, 이 시스템은 이미지와 영상으로부터 100개가 넘는 포괄적인 신호체계를 식별합니다.
광학 문자 인식 (OCR) : 속도 제한과 같은 특정 신호들에 대해서, OCR은 텍스트 정보들을 추출하고 더 세부적인 데이터셋을 제공합니다.
CSV 파일 추출 : 매 초마다, CSV 시스템은 지도 시스템 통합을 위해 준비된 시간, 표지판 유형, 카메라로부터의 거리, 각도 원근 및 인식된 텍스트를 CSV 파일로 출력합니다.
장거리 운전에 대한 스케쥴 관리의 필요성이 급등하면서, 운전자 피로에 대한 문제가 계속해서 부각되고 있습니다. 졸음 운전에 의해서 결과적으로 수많은 사고가 유발되었습니다. 우리 시스템은 이러한 문제들을 극복하고, 사고를 미연에 예방하고 졸음 운전을 감지할 수 있도록 최선의 솔루션을 제공하는 것을 목표로 하고 있습니다.
데이터 수집 : 특별히 제작된 자동차 블랙박스를 운전자의 얼굴이 녹화되도록 배치하여, 얼굴의 움직임이나 편차를 특정해 냅니다.
실시간 분석 : Edge computing을 활용하여, 시스템이 수집된 데이터를 신속하게 처리할 수 있으며, 지속적인 하품이나 반복적인 눈 깜빡임, 고개 끄덕임, 심각한 고개숙임 등의 신호를 감지해 냅니다.
사전 예방 매커니즘 : 이 시스템의 최우선적인 과제는 '예방'입니다. 고조된 졸음이 감지될 경우, 즉적으로 경보가 작동합니다. 이러한 청각적인 경보는 차가 졸음이 감지되는 즉시, 차가 바로 정차될 수 있도록 하고 운전자가 뒤로 누워서 쉴 수 있도록 유도합니다. 아울러 운전자 반경에 있는 차가 안전하게 주행할 수 있도록 안전을 확보합니다. 이 로그 데이터들은 장기적으로 축적되고 분석이 되어서 더 '바람직한' 운전 습관을 만들어 냅니다.
오늘날 서로가 밀접하게 소통하는 현대 사회에서, 다양한 멀티미디어를 통해서 신원이 노출될 우려가 커지게 되었고 이를 보호하는 일은 그 무엇보다도 중요하게 되었습니다. 이 도구는 개인의 프라이버시를 보장하고, 이미지에 보이는 얼굴과 자동차 번호판등을 익명화 시키는데 초점이 맞추어져 있습니다.
얼굴 인식 : 훈련된 머신러닝 모델을 통해서, 시스템이 얼굴의 특징이나 번호판등을 다양한 상황에서 특정할 수 있습니다.
블러링 기술 : 신원이 감지가 되었을 경우, 소프트웨어가 Mosaic 블러링을 사용하여 이미지와 영상의 흐름은 유지하면서 신원을 식별할 수 없도록 처리를 합니다.
프라이버시 향상 : 이 솔루션은 그저 기술에만 국한된 것이 아닙니다. 끊임없이 진화하는 디지털 시대 속에서, 개개인이 사생활적으로 보호를 받을 수 있도록 신뢰를 심어줍니다.
식물 애호가와 자연을 사랑하는 사람들은, 우리 주위에 어떠한 종류의 꽃들이 있는지 궁금할 때가 많습니다. 딥 러닝 모델 덕분에, 우리는 우리 곁에 있는 식물들을 쉽게 배워나갈 수 있습니다.
모바일 딥러닝 모델 : 경량화된 모바일 딥러닝 모델을 통해서, 우리는 별도의 인터넷 접속 없이 쉽게 이미지 식별을 해낼 수가 있습니다.
식물 식별 : 사진이 저장되면, 딥러닝 모델이 해당 사진을 통해서 다양한 종류의 꽃과 식물들을 세그멘테이션과 라벨링을 통해서 실시간으로 분류해 냅니다.
데이터베이스 상호작용 : 사용자는 세그멘테이션 탭을 선택해서 식물에 대한 이름, 특성등의 상세한 정보들을 학습할 수가 있습니다.
고령자 인구 증가가 가속화됨에 따라, 노인 개개인의 건강을 모니터링하기 위한 필요성이 대두되면서, 노인들의 안전과 복지를 보호하기 위한 솔루션을 제시하게 되었습니다.
고령자 행동 데이터 수집 : 카메라가 노인 요양 센터에 설치되어, 노인들의 행동을 매일 모니터링하게 됩니다. 이 데이터는 딥 러닝 모델을 통해 학습되어, 노인들의 다양한 동작을 인식할 수 있습니다.
지속적인 모니터링 : 인공지능 시스템이 걷기, 체조하기, 앉기, 넘어짐과 같은 노인들의 동작들을 식별할 수가 있습니다. 이러한 지속적인 모니터링은 부자연스럽거나 사고유발 가능성이 높은 노인들의 행동들을 일찍이 감지해낼 수가 있습니다.
실시간 경보 : 저희의 시스템은 이런 부자연스러운 움직이 감지되면 경보가 발생되도록 설계되었습니다. 특별히 넘어짐같은 부자연스러운 동작들에 대해서, 신속하게 반응하고 대처가 가능하도록 경보가 발생합니다.
실시간 유동인구와 주차장 빈자리를 조회함으로써 사용자와 기업간에 보다 가치있는 인사이트를 제공할 수가 있습니다. 이러한 딥러닝 기반 접근은, 고객들의 쇼핑 경험과 기업의 비즈니스 운영을 보다 한층 더 최적화시킬 수가 있습니다.
사람 머리 감지 : 감식 인공지능을 사용하기 위해, 카메라가 위해 매장에 전략적으로 배치가 되어서, 사람 혼잡도나 사람이동 패턴등과 같은 다양한 인사이트를 제공합니다.
주차장 모니터링 : 여러 종류의 카메라들이 주차장 장소에 세팅이 되어서, 주차장에 어떠한 자리가 공석인지 식별된 정보를 제공합니다. 이 실시간 주차장 정보는 사용자에게 실시간으로 전달되어, 고객들이 주차를 빠르게 할 수 있도록 도움을 줍니다.
데이터 분석 : 모든 수집된 데이터는 혼잡 시간, 고객 이동 흐름, 주차 회전율등의 비즈니스 인사이트를 도출하기 위하여 가공됩니다. 이러한 일련의 통찰들은 매장 운영과 홍보에 큰 도움이 되어드릴 수 있습니다.