SingTown 기술의 머신 비전 솔루션을 활용하여, 저비용으로 지능형 교통의 '눈+뇌'를 배치합니다.

도시 도로나 교통 모델 시스템에서 전통적인 신호등 제어 방식은 일반적으로 고정 시간 전략을 채택하여 도로 차량 흐름 변화를 실시간으로 반영하기 어렵습니다.

한 방향 차량이 드물고 다른 방향이 심각하게 정체될 때, 고정된 시간 길이의 신호등 제어는 통행 효율을 낮출 뿐만 아니라 에너지 낭비도 증가시킵니다.

교통 신호의 동적 최적화와 지능적 관제를 실현하기 위해, 지능형 교통 시스템은 SingTown의 OpenMV 지능형 카메라 AI 이미지 인식 기술을 도입하여, AI 신경망 알고리즘과 머신 비전 분석을 통해 도로 차량 수와 유동 분포를 실시간으로 감지하고, 그 결과에 따라 신호등 시간을 동적으로 조정함으로써 교통 흐름의 자율적 지능형 제어를 실현합니다.

지능형 교통 시스템은 SingTown 기술의 OpenMV 지능형 카메라 인식 기술을 채택하여 AI 이미지 인식과 신경망 알고리즘 기반의 차량 감지 및 신호 제어 시스템을 구축하였습니다.

카메라는 도로 한쪽에 설치되어 실시간으로 차량 흐름 이미지를 수집합니다. 시스템은 컴퓨터 비전 알고리즘을 통해 지나가는 차량의 수와 방향을 감지하고 계수하며, 감지된 차량 밀도에 따라 각 방향의 통행 우선순위를 자동으로 판단합니다. 이후 시리얼 포트를 통해 데이터를 마이크로컨트롤러 제어 유닛으로 전송하여 신호등의 지속 시간을 동적으로 조정합니다.

이 시스템은 다양한 차량 인식 모드를 지원합니다: 전통적인 이미지 감지 방법(예: 프레임 차이법, 색상 및 형태 인식) 또는 신경망 모델. OpenMV 스마트 카메라는 엣지 컴퓨팅 능력을 갖추고 있어, 엔드 사이드 AI를 통해 로컬에서 직접 알고리즘을 실행하고 결과를 출력할 수 있으며, 외부 컴퓨터나 클라우드 서버가 필요 없어 인식 지연이 낮고 응답이 빠릅니다.

따라서, 이 방안은 차량 흐름 변화에 안정적으로 대응하여 "차량이 많으면 연장, 차량이 적으면 단축"하는 적응형 신호등 제어를 실현할 수 있습니다.

SingTown Technology의 OpenMV 스마트 카메라 AI 이미지 인식 기술을 통해, 교통 신호 제어는 고정된 시간 순서에서 AI 시각적 동적 조절로 전환되어, 스마트 시티 교통에 저비용, 고신뢰성, 에지 배포의 지능형 동적 관리 솔루션을 제공합니다.