On-Device AI
SOT1000
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Challenges
기존 대다수의 포트홀은 주민들의 민원 또는 신고에 의한 검지가 더 많은데, 이는 도로 관리기관의 관리대상인 도로 연장(전체 길이)에 비해 이들의 관리에 필요한 장비, 인력 등의 부족에 기인하므로, AI 기술과 지능형 플랫폼 방식으로 업무 전환이 요구됨
- 현행 노면 파손 조사방식은 민원 접수, 관리자의 육안 확인 등 인력에 의존하는 방식이며, 이 방식은 정보 수집의 한계성과 장비 운용의 애로 사항, 고가의 비용을 발생시키는 문제가 있음
- 프로그래밍 방식 및 데이터 기반 의사 결정을 지원하는 시각적 검증 데이터가 미비한 상황
- 도로 관리 주체의 자본 건전성 개선을 위한 계획 및 유지 관리 예산 책정에는 데이터가 중요하지만, 정확한 최신 데이터를 얻는데 제약적
- 도로 표면은 노후화, 기온 변화, 과적차량 통행 등으로 수시로 파손되어 교통사고가 유발되고 있으며, 이로 인한 사회·경제적 피해가 증가하고 있어 이를 탐지하고 효율적으로 관리할 수 있는 방안 필요
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SOT1000
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상업용 차량
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인공지능 분석
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정확한 데이터 분석을 통한
포트홀 위치 전송
- 노면 파손 자동 탐지 단말기는 자동으로 노면 파손을 탐지하고 정보를 제공함으로써 현행 수동식을 자동식으로 전환하여, 과학적 도로 유지관리를 통한 인력 / 시간 / 비용의 획기적 절감 및 사고 예방을 기대할 수 있습니다.
- 증가하고 있는 도로 조사 및 유지보수 수요를 충족시키기 위해 실시간 조사 및 자동 기록이 가능한 플랫폼은 필수적인 기술이며, 노면 손상 영상 인식 시스템의 적용으로 도로관리 비용 절감이 가능합니다.
- 비전 센서를 활용하여 영상 인식 알고리즘을 적용하는 이 기술은 노면 파손 탐지 외에 자율주행차량, 차세대 ITS 등 미래 교통환경에 필수적인 안전 주행 기능으로 활용될 수 있습니다.
