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인공지능을 사용하여 주차 공간 수요 측정한다. Fraunhofer 산업 공학 연구소 IAO는 이제 AI를 사용하여 주차 공간에 대한 수요를 분석하는 방법을 모색하고 있다.

https://www.impactlab.com/2021/02/09/using-ai-to-measure-the-demand-for-parking-space/#more-156178

JM Kim | 기사입력 2021/02/11 [11:33]

인공지능을 사용하여 주차 공간 수요 측정한다. Fraunhofer 산업 공학 연구소 IAO는 이제 AI를 사용하여 주차 공간에 대한 수요를 분석하는 방법을 모색하고 있다.

https://www.impactlab.com/2021/02/09/using-ai-to-measure-the-demand-for-parking-space/#more-156178

JM Kim | 입력 : 2021/02/11 [11:33]

도시 지역에 주차 된 차량 수의 증가는 공공 공간에 큰 영향을 미친다. 이것의 한 가지 중요한 결과는 사람들이 여유 공간을 찾는 데 점점 더 많은 시간을 소비해야 하는 도심과 조용한 주거 지역에서 주차 가용성이 예측하기 어렵다는 것이다. 한 가지 해결책은 주거용 주차 구역을 만드는 것이다.

그러나 이 법안을 정당화하기 위해, 지방 자치 단체는 먼저 보고를 의뢰하고 주차 가능 여부에 대한 조사를 수행해야한다. 이 두 가지 모두 시간과 비용이 소요된다. 이러한 노력을 줄이기 위해 Fraunhofer 산업 공학 연구소 IAO는 이제 AI를 사용하여 주차 공간에 대한 수요를 분석하는 방법을 모색하고 있다. 이 시범 프로젝트는 Karlsruhe시와 협력하여 실행되고 있으며 Fraunhofer IAO의 지점 인인지 서비스 시스템을 위한 연구 및 혁신 센터 (KODIS)에서 수행하고 있다.

 

드론과 AI의 유망한 조합

이 프로젝트는 이미 주차 공간에 대한 수요를 측정하는 데 사용되는 초기 단계를 최적화했다. 수동으로 데이터를 수집하고 입력하는 시간 소모적인 업무 대신 카메라 드론을 사용하여 전체 테스트 영역의 비디오 이미지를 생성하고 있다.

동시에 데이터의 수동 평가 대신 AI를 사용하여 데이터 분석을 개선하고 있다. 이를 위해 연구자들은 심층 학습 알고리즘을 개발하고 인공 신경망을 훈련시켜 이미지에 표시된 모든 차량을 감지하고 정확하게 위치를 파악한다. 알고리즘이 주차된 차량과 움직이는 차량을 구별할 수 있도록 테스트 영역을 지리 공간 데이터와 연결된 특정 주차 구역으로 나눴다. 그런 다음 알고리즘은 특정 구역의 이미지를 분석하고 거기에 주차된 모든 차량을 표시한다. 이를 바탕으로 시스템은 한 번에 주차 된 차량의 수를 파악하여 현재 주차 공간의 활용도를 계산할 수 있다.

 

공공 기관이 AI로 이익을 얻는 방법

인공지능의 사용은 현재 널리 보급되어 있으며 일반적으로 산업 환경에서 받아들여지고 있다. 주차 공간에 대한 수요를 결정하는 데 사용하는 것은 AI가 지방 자치 단체를 위한 주요 이점을 창출하는 방법을 보여주는 좋은 예이다. 이 프로젝트를 위해 개발된 알고리즘은 주차 공간 활용도를 자동으로 계산한다. 이를 통해 수동 데이터 수집에 필요한 시간과 비용을 크게 줄여 도심 지역의 주차 문제를 훨씬 더 신속하게 해결할 수 있다.

앞으로 Fraunhofer IAO는이 AI 지원 시스템을 디지털 클라우드 서비스로 지자체에 제공하고자 한다. Fraunhofer IAO의 인지 서비스 시스템 연구 및 혁신 센터 책임자인 Bernd Bienzeisler 박사는항공 이미지의 자동화된 분석은 지방 자치 단체에 전체 도시 지역의 거리 주차에 대한 빠르고 비용 효율적인 그림을 제공할 것이다.”고 말한다.

 

 
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