A reliable automatic passenger counting (APC) system is a key point in transportation related to the efficient scheduling and management of transport routes. In this study, we introduce a lightweight head detection network using deep learning applicable to an embedded system. Currently, object detection algorithms using deep learning have been found to be successful. However, these algorithms essentially need a graphics processing unit (GPU) to make them performable in real-time. So, we modify a Tiny-YOLOv3 network using certain techniques to speed up the proposed network and to make it more accurate in a non-GPU environment. Finally, we introduce an APC system, which is performable in real-time on embedded systems, using the proposed head detection algorithm. We implement and test the proposed APC system on a Samsung ARTIK 710 board. The experimental results on three public head datasets reflect the detection accuracy and efficiency of the proposed head detection network against Tiny-YOLOv3. Moreover, to test the proposed APC system, we measured the accuracy and recognition speed by repeating 50 instances of entering and 50 instances of exiting. These experimental results showed 99% accuracy and a 0.041-second recognition speed despite the fact that only the CPU was used.
대부분의 역사에 개찰구와 매표소가 구비되어 있거나 탑승 검표원이 드문 국내 철도 시스템과는 달리 해외의 경우, 버스 혹은 철도차량의 각 출입문 근처에 압력센서 발판 혹은 적외선 센서 그리고 CCTV 카메라를 이용한 승객 계수 시스템이 이용 되어져 왔다. 이러한 승객 계수 시스템에 의해 수집된 정보는 요일별, 시간대별 그리고 정류소별 차량 승하차 승객 수 파악을 위한 솔루션을 제공함으로써 대규모의 차량 운영사로 하여금 효율적인 차량배치 및 불필요한 인력낭비 방지를 통한 이익창출을 가능케 할 것으로 예상된다. 본 논문에서는 철도차량 출입문 근처에 적외션 센서를 장착하여 차량 승하차 승객수를 계산하는 시스템의 특정 및 무선망 (GPS, WLAN, Cellular)과 연동시 제공되는 기타 기능들에 대해 서술하였다.
본 논문은 버스 승차인원정보를 제공하는 버스정보시스템의 구현을 목적으로 한다. 최근 버스정보시스템의 도입을 통하여 버스 이용자에게 다양한 위치위반 정보를 제공함으로써 편의성을 제공하고 있다. 그러나 쾌적한 버스를 이용하기 위하여 버스 선택을 위한 의사결정에 필요한 정보의 제공이 요구된다. 이를 위하여 승차인원 정보 제공의 필요성을 분석하고 GPS와 RFID 방식의 교통카드를 활용하여 위치 및 승차 인원정보를 수집, 가공하였으며 다양한 정보표시 시스템을 통하여 정보를 제공할 수 있도록 구현하였다. 제안한 시스템은 기존의 버스정보시스템에서 제공되는 버스위치기반 관련 정보와 더불어 버스 이용객의 의사결정을 위한 주요한 요소인 승차인원 정보를 제공함으로써 쾌적한 버스이용과 효율적인 버스 관리의 장점을 제공한다.
본 논문은 지능형 교통시스템(intelligent transportation system)에 적용될 수 있는 방안으로써, 안정된 영상신호를 제공하여 자동으로 차량안의 승객을 탐지하는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 높은 대역(upper-band)과 낮은 대역(lowe.-band)의 스펙트럼 강도를 조합하는 근적외선(Near-Infrared) 카메라를 이용하여 안정된 영상신호를 획득할 수 있었으며, 실험결과를 통해 제안된 방법의 효율성을 입증할 수 있었다.
본 논문에서는 버스에 설치되어 있는 비디오 카메라의 연속된 승차 영상과 추출해둔 배경 영상간의 영상차 분석을 통해 승객이 특정 구역을 통과하는 것을 감지하여 계수하는 방법을 연구하였다. 배경 영상은 운행 시와 같이 배경이 급변할 때는 연속된 두 프레임의 영상차를 이용하여 동적으로 배경 영상을 얻고 정차 시에는 배경 영상을 승차 영상과 비교하여 보정하여 주는 방법으로 최적화된 배경 영상을 얻어내었다. 본 시스템은 실제 상황에서 얻어진 비디오 영상에 적용하여 93.6%의 계수 성공률을 얻어내었다.
영상 처리 기법을 이용한 영상 인식 분야는 버스 승차 및 하차 시에 승객을 움직이는 객체로 검출하고 개수하는 방법이 연구되고 있다. 이러한 기술 중에는 인공지능 기법의 하나인 딥러닝 기법이 사용되고 있다. 또 다른 방법으로 스테레오 비전 카메라를 이용하여 객체를 검출하는 방법도 사용되고 있다. 그러나 이러한 방법들은 객체를 검출할 때 사용되는 장비의 연산량이 많이 들어 고가의 하드웨어 장비가 필요하다. 그러나 대중교통 중 하나인 버스 승객을 검출하기 위해 상대적으로 연산량이 적은 기법을 이용하여 다양한 장비에 맞는 영상 처리 기술이 필요하다. 이에 본 논문에서는 다양한 장비에 맞는 이동 객체 검출 기법 중 배경 제거를 통한 객체의 윤곽선을 검출하여 대중교통 중의 하나인 버스에 탑승객의 수를 효율적으로 획득 할 수 있는 기법을 제안한다. 실험 결과 스테레오 비전을 장착한 장비보다 더 저사양의 장비에서 약 70%의 정확도로 승객을 개수하였다.
지하철 승강장의 혼잡도 관리는 열차지연방지, 승객안전 등의 서비스수준 향상을 위해 중요하다. 승강장 혼잡개선정책을 효과적으로 수립하기 위해서는 혼잡수준을 정확하게 추정하는 방안이 필요하다. 현재 지하철 승강장 혼잡도는 1-2년 주기의 특정 장소 및 시간에 계수방법(Hand Count)로 측정되어 시공간적 제약이 존재한다. 한편 스마트카드자료는 매일 실시간 생성되는 빅데이터 자료로서 승강장혼잡 추정을 위한 기초자료로서 적합하다. 본 연구는 카드자료를 승강장 혼잡도를 동적으로 추정하는 모형을 제안한다. 연구는 우선 혼잡도를 지하철 네트워크를 동적으로 이동하는 승객이 승강장에 집중하는 수요개념으로 정의한다. 이를 위해 지하철 네트워크에서 개별승객이 동적으로 이동하는 궤적을 모형을 통하여 파악한다. 또한 지하철승강장에 집중 및 분산되는 승객흐름을 1분 단위로 산정한다. 마지막으로 승강장구조별 단위 실용대기면적에 따른 승강장 혼잡도를 계산한다.
내장산국립공원 내장사지구의 이용객심리행태 및 환경에 대한 이용객영향을 조사하기 위해서 3개의 주요피크닉지역에서 설문조사와 순간밀도조사를, 주요통과지점에서 출입객 수 조사를 하였으며 환경영향은 실측조사를 하였다. 총탐방객 수는 1984년부터 100만명/연 수준으로 안정을 보이고 있었다. 환경영향은 등산로와 케이블카 종점부근, 전망대와 금선계곡간 사면에서 매우 심하였다. 봄철 피크시에는 약 5,000명, 가을 단풍철 피크시에는 약 53,000 명이 동시에 체류하는 것으로 추정되었다. 총입장객 중 약20% 가금선 및 원적계곡을 이용하였고, 나머지 80%는 잔디광장, 케이블카만 이용하고 퇴장하는 것으로 나타났다. 이용특성은 원거리형 국립공원형이었으며, 가을철 단풍구경이 주이용동기이었다. 이용면적증가에 따른 이용객의 만족도는 유의하게 차이를 나타내지 않았으며, 직각회전방법에 의한 인자분석결과, 이용객의 만족도에 크게 영향을 미치는 제1인자는 주변경관에 관한 인자로 자연파괴, 혼잡도, 소음, 주변청결상태 순으로 부하되어 있었다. 다음으로 영향을 미치는 제2인자는 시설관리인자로서 화장실 수, 쓰레기통 수, 식수량, 안전성 순으로 부하되어 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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