| 2차년도 |
제품 고도화를 위한 분석과 기획S/W, H/W에 대한 최종 목표 설정 및 평가 설정실험실 테스트를 통한 제품의 기능 구현 평가테스트 평가 진행 후 시스템 디버깅파트별 성능 시험 진행○ IoT디바이스용 Linux번호인식엔진 개선과 객체인식 프로그램 고도화 - 본 제품의 가장 중요한 핵심 기술 (번호인식엔진) - 수요자의 요구에 따른 기능 추가 (객체인식S/W) ○ 제품의 시험인증 취득 - 제품의 상품성 강화 - 제품의 신뢰성 확보를 위한 각종 시험 및 인증 - 공공데이터의 연계 운용에 따른 안정성 확보◈ 번호인식엔진의 고도화 - 임베디드용 Linux버전 번호인식엔진의 경량화를 통한 데이터의 전송속도 증가시키고 크기를 줄여 시스템 전체의 운용성을 개선 - 클라우드서버를 통해 이중 번호인식과 공공데이터와 차량번호 검색, 비교, 판별을 진행, 이를 통한 디바이스의 상황별 알람 매카니즘 동작 ◈ IoT디바이스 기능 개선 - 수요자의 요구에 따른 기능 추가 디바이스 전면부 LED디스플레이를 추가하여 이를 통한 주차구역의 정보와 주차가능유무를 운전자에게 시각적 전달, 장애인 알림등과 표지의 일체화 - 기존 초음파센서의 환경적요소(눈,비,바람등)에 따른 메카니즘의 오류 발생을 최소화하기 위한 대체 신기술(라이더센서) 적용 센서의 인테페이스 교체와 연동 인터페이스와 알고리즘 수정
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◈ Linux기반의 임베디드용 번호인식 프로그램 고도화 * 학습 알고리즘(딥러닝) 적용하여 차량번호 인식률 향상 딥러닝을 이용한 차량번호 학습과 Open api을 통한 upgrade, 번호판 변경에 따른 프로그램 디버깅 * 번호인식 데이터 추출 과정 ⓐ 차량 이미지 인식 ⓑ YoLO v3를 이용한 번호 영역 인식 ⓒ 번호판 영역 추출 ⓓ 번호 학습을 통한 확률상 높은 후보 나열 * 주요 한글에 대한 심화 딥러닝 진행 (주로 하,허,호,오) * 1차 IoT플랫폼을 통한 차량번호 인식 2차 클라우드 서버를 통한 차량번호 인식을 통해 오차율 감소 * Linux버전을 적용하여 상대적으로 생산 단가를 낮추고 네트워크의 활용성 확대. * 데이터 전송량 획기적인 감소로 유지보수 비용 절감 (1회 2Mb → 200kb 이하) 그림 신형 차량번호인식 엔진 개발 ◈ IoT디바이스 기능과 성능 고도화 * Yolo방식을 도입하여 영상처리 알고리즘 개선 * 영상카메라의 최적화 방안으로 해상도, 압축율, 스마트코텍등의 기술 접목 * 영상엔진과 카메라의 필터와 셔터속도 연계 제어 테스트 진행 * 각각의 부품과 연결 인터페이스에 대한 신뢰성 테스트 진행 * 전기충전 인프라를 전체 조망 가능한 IP카메라와의 연계 * 주요 부속품에 대한 성능 검증/ 테스트 절차 실행 * IoT디바이스의 시스템 최적화 1chanel의 input streaming에서 번호인식과 물체인식이 동시에 이루어지기 위해서는 많은 리소스가 필요하므로, 메모리 사용량 최적화 작업을 진행. 불필요한 또는 중복되는 logging을 줄이고, 고유의 error number를 정의하여 간단한 log에서 많은 정보를 얻을 수 있도록 구현 * 카메라 영상은 환경에 따라 다르므로 명도/채도/날씨/주간/야간 등의 상황에 따른 촬영 옵션이 적용되도록 빅데이터 처리 알고리즘 구현 ◈ 물체감지 센싱 알고리즘 고도화 * BLE GATT(Generic Attribute Profile)프로토콜 구현 * LiDAR센서의 다수 연결하여 센싱 능력 향상 자기장센서보드에 자기장센서 드라이버 포팅 및 동작 구현 * 효율적 에너지사용을 위한 자기장센서보드의 슬립모드 구현 * 자기장센서에 물체감지 시 발생하는 인터럽트를 이용하여 자기장 센서보드의 wake-up 기능 구현 (메인보드 central, 자기장센서보드 peripheral)◈ 객체인식 알고리즘 기능 개선 ？ YOLOv3 * Darknet53의 Convolutional layers 사용 * COCO 데이터셋 처리 대상 순서 ⒜ 이미지 분류 ⒝ 객체 이미지 위치정보 ⒞ 이미지 분할 ⒟ 이미지 검출 * Classification (분류): 인풋에 대해서 하나의 레이블을 예측하는 작업. * Localization/Detection (발견) : 물체의 레이블을 예측하면서 그 물체가 어디에 있는지 정보를 제공. 물체가 있는 곳에 네모를 그리는 등 * Segmentation (분할): 모든 픽셀의 레이블을 예측 ◈ 주차라인 디텍트 기능 주차라인 추출 과정 * OpenCV Canny Detection 이용하여 주차면 라인 인식 * 차량번호인식 장치에서 주차면 사진 캡쳐 * <class ‘numpy.ndarray’> with dimensions(640,480,2)> * gaussion_blur 함수를 통해 numpy array 추출 * edge 검출 후 차선 검색 * canny edge 적용, 케니알고리즘을 이용한 라인 검출
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| 연구성과 |
기술적 기대성과 |
차량 번호인식률 개선 - 기존 차량 인식률의 1% 이상 개선 기대 (98% >> 99% 이상 ) * 차량번호 오인식, 미인식 부분 개선 * 차량 속도에 따른 미인식부분 역시 1% 이상 개선 ？ IoT플랫폼 성능 고도화와 객체인식률 - 플랫폼의 성능 개선 2배 빠른 구동 속도와 반응속도 - 주차구역의 차량외 진입하는 물체에 대한 인식율 개선 * 기존 물체에 대한 환경적 요인으로 인하여 오동작이 비번 * 물체에 대한 감지, 탐지능력 개선 * 스마트센싱(객체인식, 스마트센서)을 통한 동작성과 반응성 향상 ？ 공공데이터 행정망 연계 - 망연계를 위한 어려운 기계적 망연계를 대체 * 행정망 연계를 위한 모바일 데이터센터 활용 * 클라우드서버를 통한 보안성 확보와 물리적 보안성 확보○ 임베디드용 리눅스(Linux)버전 번호인식엔진의 상용화 - 경제성(Window 버전 사용시 로얄티, 사용료 지불) 확보와 시스템 네트워크의 호환성 확보 - 1차 IoT디바이스 번호인식 + 2차 클라우드서버 번호인식 => 차량번호 인식율 (99%) ○ 클라우드 서비스 기반의 지능형 IoT디바이스 - 장애인 주차구역의 관리, 관제를 위한 클라우드서비스와 공공데이터 적용 - 객체인식프로그램과 스마트센싱을 통한 불법 적재물과 주차방해 행위 차단 - 로컬서버 구축비용 및 유지보수 비용절감(클라우드서비스와 저용량(1회200kb)무선통신) - OpenCV와 YOLO 프로그램을 통한 주차라인 인식 (주차구역의 불법주차 민원시비 차단)
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| 활용방안 |
가. 시스템과 차량번호 인식률 향상을 통해 제품의 가치 높임. - 우수조달등록을 위한 기초데이터로 활용 - 장애인주차구역 관제시스템 외 유사 사업에도 진출 신사업 창출 (전기차 충전구역, 노상주차, 거주자우선 주차, 스마트 주차) - 기존 외산 ALPR 사용하는 대신 국내산 사용으로 수입 로얄티 대체 - 시범사업 서비스를 타 지역에 제품 홍보물 제작과 유포 및 전시회 출품 나. 타 지자체의 견학 방문 유도 ( 실제 운영사례 보고서 배포) - 관보를 통한 여러 기초단체에 제품 및 기능 소개 다. 조달청 “나라장터”에 우수제품 등록하여 구매의 편리함 추구 - 타 지자체의 원활한 보급을 위한 온라인 등록 및 구매의 용이성 확보 라. 해외 진출 및 국내의 장애인 주차구역 관리시스템의 표준 모델 제시 - 해외 PCT 취득과 국내 특허 출원가. 시스템과 차량번호 인식률 향상을 통해 제품의 가치 높임. - 우수조달등록을 위한 기초데이터로 활용 - 장애인주차구역 관제시스템 외 유사 사업에도 진출 신사업 창출 (전기차 충전구역, 노상주차, 거주자우선 주차, 스마트 주차) - 기존 외산 ALPR 사용하는 대신 국내산 사용으로 수입 로얄티 대체 - 시범사업 서비스를 타 지역에 제품 홍보물 제작과 유포 및 전시회 출품 나. 타 지자체의 견학 방문 유도 ( 실제 운영사례 보고서 배포) - 관보를 통한 여러 기초단체에 제품 및 기능 소개 다. 조달청 “나라장터”에 우수제품 등록하여 구매의 편리함 추구 - 타 지자체의 원활한 보급을 위한 온라인 등록 및 구매의 용이성 확보 라. 해외 진출 및 국내의 장애인 주차구역 관리시스템의 표준 모델 제시 - 해외 PCT 취득과 국내 특허 출원？ 전기차충전구역의 불법주차에 대한 시민의식의 개선과 행정업무의 효율성 향상 * 전기차 충전구역에 대한 주차 문화와 시민의식을 향상 * 기초단체의 행정 업무에 대한 효율성(현장 출동 및 근거자료 확보)을 향상 . * 공공데이터를 이용한 업무의 비효율성( 행정절차 6단계 감축) 개선 * 무인단속과 자동 과태료를 발부하여 행정의 효율성을 개선. * 지역별 로컬서버 구축 => 클라우드 서비스로 전환 * 고가의 서버를 중복으로 구매, 설치하지 않아 구축 비용 절감 * 공공 빅데이터의 효율적인 사용과 민원처리의 신속화
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