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고속도로 영상 감시의 필요성과 적용상의 어려움은 무엇인가요?

ETC(전자식 논스톱 통행료 징수 시스템): ETC의 개념이 제시된 지 최소 6~7년이 지났거나 그 이상이 되었습니다. 기술 보유량과 관련 국가 표준이 성숙하고 장비 결정에 대한 관련 표준이 있으므로 ETC는 본격적인 배포 단계에 있습니다. 고속도로 교통량이 증가함에 따라 ETC 적용은 일반적인 추세입니다. 전자 논스톱 충전 시스템은 향후 전국 전자 논스톱 충전 네트워크 시스템에서 사용될 것입니다. 베이요넷 시스템(ETC와 결합된 베이요넷 시스템, HD 베이요넷 시스템 + ETC 지원)도 도로의 일부 구간에서 사용되고 있습니다.

ETC의 주요 장비에는 차량 전자 라벨과 차선 마이크로파 안테나가 포함됩니다. 전자 라벨은 차량 앞 유리에 설치되며 위변조 방지 기능이 있습니다. 마이크로파 안테나는 요금소 전자식 논스톱 충전 차선 앞쪽 랙에 설치됩니다. 차량이 충전 차선 마이크로파 안테나에 유효 범위에 진입하면 정보 교환을 계속하고 차량 정보를 읽고 현재 차량이 저장된 가치 카드에서 요금을 공제합니다. 거래가 성공적으로 완료되면 차선 차단이 자동으로 해제됩니다.

구간 속도 측정: "고속도로 구간 속도 측정 시스템"은 고속도로 고가도로 또는 역 L폴에 설치된 감지 장비를 사용하여 자동 번호판 인식 기술을 채택하고 두 고속도로 구간을 통과하는 차량 수, 통과 시간, 차량 클로즈업, 파노라마 사진 및 기타 교통 정보를 지속적으로 수집 및 식별하여 두 고속도로 구간을 같은 방향으로 통과하는 차량의 수를 계산합니다. 두 도로 구간에서 같은 방향의 같은 차량의 통과 시간을 비교하여 차량의 과속 여부를 판단합니다. 동시에 위반 차량의 데이터와 사진 정보를 조기 경보 시스템을 통해 인근 근무 경찰서로 전송하고, 해당 정보를 전광판에 공개하여 위반 차량에 알리고 더 많은 차량에 경고를 보냅니다. 시스템에서 계산된 모든 불법 차량과 관련 사진은 추후 후속 조치를 위한 정보 소스로서 위반 처리 시스템에 제공됩니다. 구역 간 속도 측정 시스템은 크게 프론트 엔드 모니터링 장치, 통신 및 전송 장치, 위반 정보 공개 화면 시스템(옵션) 및 백엔드 처리 시스템의 네 부분으로 구성됩니다. 선전 루이케 디지털 유한회사의 총경리인 시에(Xie)는 "과거에는 고정점 캡처 방식이었습니다. 디지털 캡처의 형태로 속도 측정은 고정 지점 만 캡처 할 수 있으며 간격 속도 측정을 달성 할 수 없습니다. 이제 번호판 인식 시스템을 사용하면 두 지점을 통과하는 데 걸리는 시간을 계산하여 두 지점 사이의 간격 속도 측정을 실현함으로써 완전한 속도 측정을 실현할 수 있습니다."

이벤트 감지 분석: 고속도로에서는 카메라를 이용해 도로 구간의 운행을 모니터링하는데, 모니터링 요원이 장시간 화면을 응시하는 것은 불가능합니다. 카메라가 촬영한 녹화 영상을 찾기 위해 재생에 의존하면 이벤트 처리 지연으로 이어집니다. 이제 하이테크 수단을 사용하여 이벤트의 실시간 분석 및 처리라는 목적을 달성할 수 있습니다. 고속도로의 원래 카메라 모니터링 시스템을 이벤트 감지 및 분석 시스템과 결합하여 역주행 차량, 고속도로를 건너는 보행자, 교통 체증, 화재, 노면에 흩어진 장애물, 고속도로에 방치 된 대형 차량 등과 같은 비정상 상황을 신속하게 분석하고 즉시 경찰에 상황을보고하거나 시스템이 현장의 비디오 이미지를 모니터링 룸으로 자동 전환하여 경보가 처음에 감지되고 정확한 위치를 확인한 다음 지휘 센터가 경찰에 사건을 알립니다. 그런 다음 지휘 센터는 휴게소, 요금소 또는 도로에서 근무 중인 경찰과 구조 차량에 이를 알려 교통 안전 위험을 제거하기 위해 제때 현장으로 달려가도록 합니다.

이벤트 감지 및 분석 시스템은 지능형 비디오의 첨단 기술을 발전시킵니다. 고속도로 도로 상황의 복잡성으로 인해 이벤트 감지 및 분석 시스템을 도입 한 지 얼마되지 않아 아직 원하는 결과를 얻지 못했으며 주로 허위 경찰이 더 많습니다. 예를 들어 차량의 정상적인 차선 변경도 오경보로 이어질 수 있으며 일부 실제 사고 이벤트에 대한 분석은 당분간 수행 할 수 없으므로 고속도로의 지능형 영상 분석 및 처리 기술은 여전히 더 개선 될 필요가 있습니다. 하지만 지능형 영상 분석 처리 기술은 고속도로 적용의 방향성입니다. 향후 이벤트 모니터링 및 분석은 교통 경찰과 같이 모든 불법 이벤트를 정확하게 식별하고 경보할 수 있게 될 것입니다.

야간 비전 시스템: 많은 고속도로 운영 및 관리 부서에 따르면, 고속도로에는 효과적인 야간 모니터링 수단이 부족합니다. 도중의 모니터링에서 야간 모니터링의 일반 카메라는 사각 지대 (또는 마비)가 있으며 모니터링 효과는 차량 조명, 차량 운전 흐릿한 이미지 등을 볼 수 있습니다. 차량의 주행 상태와 번호판을 모니터링하기 어렵습니다. 이러한 이유로 레이저 야간 투시경 시스템과 적외선 야간 투시경 카메라는 고속도로 야간 모니터링에 유용합니다. 톈진 티안디 예웨이 디지털 기술 유한공사 교통 산업 센터 매니저 웨이 지아오는 "레이저 나이트 비전 시스템은 야간 모니터링과 주간 모니터링의 효과를 동일하게 만들 수 있다"고 말했습니다. 장거리 레이저 야간 투시경 시스템은 최대 500미터, 1000미터, 1500미터, 2000미터, 5000미터 및 기타 구간의 야간 모니터링에 적용됩니다. 고속도로는 더 이상 밤에 '어둡지'않으며, 시스템은 야간 투시 효과가 있습니다.

번호판 인식: 번호판 인식은 직접 식별할 수 있는 컴퓨터 장치입니다. 인식 결과에는 모든 한자, 문자, 숫자, 색상, 번호판 좌표, 번호판 이미지 등이 포함됩니다. 자동 인식은 1차 인식으로, 인식 대상 차량의 적극적인 참여 없이도 통과하는 모든 차량을 식별하고 관리할 수 있습니다. 고속도로의 적용에서 번호판 자동 진단 시스템은 요금 체계의 개선을 위해 요금 허점을 제거하고 요금 징수 원의 노동 강도를 줄이고 종합 관리 수준 및 서비스 수준의 요금을 개선하는 데 매우 중요한 역할을합니다.

자동 진단은 차량 자동 진단 기술의 일종으로 크게 세 가지 항목을 포함합니다. GPS와 같은 위치 확인 기술 및 RFID 전자 라벨과 같은 GPRS 비접촉 인식 기술; 그런 다음 자동 진단 기술.

네트워크 수요가 시급하다 :사용자 관리 요구 사항과 지속적인 개선 수단으로 인해 건설 초점은 고속도로의 안전하고 효율적인 운영으로 이동합니다. 현재 우리나라 대부분의 지방은 고속도로 네트워크를 형성하고 있으며 개별 도로 구간 이상 이벤트의 영향이 점점 더 광범위해질 것이며, 이는 필연적으로 인접 도로 구간이 서로 조정해야하므로 네트워킹 수요가 발생합니다.

네트워킹 정보에는 주로 데이터와 영상이 포함됩니다. 그리고 순수한 네트워킹 통행료 징수 및 네트워킹 모니터링에서 점차 고속도로의 네트워킹 정보 관리로 전환되어 네트워킹 통행료 징수에서 네트워킹 통합 정보 관리로 돌이킬 수없는 추세를 강조하고 있습니다.

영상 이미지 모니터링의 직관성과 중요성 때문에 네트워크 모니터링은 고속도로 모니터링의 피할 수 없는 추세입니다. 그러나 현재 고속도로 영상 감시 시스템은 하이브리드 시스템(아날로그 영상 + 디지털 영상)입니다. 그리고 각 도로 구간 모니터링 센터 프런트 엔드 장비 및 장비 브랜드 복잡성, 데이터 형식 다양성으로 인해 각 도로 구간 비디오 감시 시스템이 서로 독립적이며 경로 안내, 다 방향 교통 흐름 규제, 네트워킹 스케줄링, 비상 대응 및 적시 통합 스케줄링 및 기타 기능의 교통 모니터링을 충분히 발휘할 수 없으며 심지어 고속도로 네트워크 용량을 최대한 발휘할 수 없으므로 지방 네트워크 모니터링이 특히 필요하고 시급합니다.

설계와 수요 사이의 단절 : 많은 전문 고속도로 설계자는 고속도로 카메라 설치가 빛, 아침과 저녁, 낮, 계절 등과 같은 여러 요인의 영향을받는 것을 반영합니다. 현재로서는 다양한 요소를 통합하여 최상의 역할을 수행하는 것이 가장 큰 어려움입니다. 실제로 고속도로 도로 모니터링을 위해 카메라를 어디에 설치해야 하는지 미리 알 수 없는 경우가 많습니다. 일반적으로 특정 위치에서 사고가 많이 발생한 후에야 모니터링 사각지대가 있다는 것을 알게 됩니다. 따라서 고속도로의 급경사, 커브, 터널, 교량 및 기타 구간이 주요 모니터링 대상입니다.

모니터링의 전체 프로세스: 고속도로 모니터링의 전체 프로세스를 모니터링하는 것은 쉽지 않습니다. 전체 모니터링 프로그램을 구현하려면 완벽하고 합리적인 현장 모니터링 시설, 실시간 고속도로 상황, 종합 모니터링, 고속도로 이벤트의 적시 감지 또는 감지, 완벽하고 강력한 중앙 제어 시스템 구축, 적시 데이터 수집 및 정보 분석 및 처리, 합리적이고 구체적인 모니터링 프로그램을 신속하게 개발, 완벽한 정보 보급 시설 구축, 중앙 제어 시스템에서 발행 한 정보 지시를 수신 및 표시하여 고속도로를 안내하고 안내해야합니다. 정보 지침, 교통 흐름을 안내하고 유도하여 인적 요인으로 인한 2차 사고 발생을 줄입니다.

현재 업계에는 전체 시스템 프로그램을 모니터링할 수 있는 성숙한 시스템이 없습니다. 동시에 높은 비용도 전체 모니터링 개발을 제한하는 중요한 요소입니다. 현재로서는 중요한 도로의 전체 프로세스를 모니터링하는 것이 더 일반적입니다. 예를 들어, 한때 하이난성에서 '죽음의 도로'로 알려진 동부 고속도로에서는 전체 모니터링 시스템을 사용하여 * * 동부 고속도로에 11 개의 초크 장치, 18 개의 속도 감지 장치, 22 개의 텔레비전 모니터링 장치를 평균 10km마다 설치하여 동부 고속도로를 원활하게 커버 할 수 있도록했습니다. 광저우-선전 고속도로의 둥관-광저우 구간에는 폐쇄회로 텔레비전 모니터링 지점 165개, 교통 흐름 감지 장비 82세트, 구간 간 속도 측정 시스템 6개, 이벤트 감지기 15세트, 가변 정보판 40개로 구성된 완벽한 모니터링 및 관리 시스템이 구축되어 평균 0.75킬로미터마다 하나의 '전자 눈'이 설치되어 있습니다.

하드웨어 보호: 우리 모두 알다시피, 많은 고속도로 장비는 실외(또는 현장) 작업, 열악한 환경, 보호 장치가 없는 환경에 노출되어 있으므로 손상이 더 흔합니다. 광동 신월 교통 투자 유한 회사 마케팅 부서 왕 신화 부장은 "고속도로 카메라 번개는 낙뢰 보호 시설을 설치하더라도 많이 치지 만 손상되기 쉽습니다. 따라서 점검 할 사람을 찾아야하며 외야의 카메라는 더 높게 설치되어 점검하기가 어렵습니다."

연결: 광동서해안고속도로운영유한공사 전기기계관리부 송샤오동은 회사 내 연결과 회사 외부 연결(예: 공안 부서와의 연결)을 포함한 고속도로 연결은 네트워크 소프트웨어 플랫폼을 통해 달성할 수 있다고 믿습니다. 예를 들어 광둥성에서는 성의 고속도로 관련 정보를 모두 연결할 수 없고 일부만 연결할 수 있습니다. 지방 간 연계는 현재로서는 가능성이 낮지만 향후 발전의 일반적인 방향입니다.

장비 인터페이스가 통일될 수 없다. 장비는 디지털로 개발되고 있지만 현재 기존 장비는 통일된 인터페이스를 구현할 수 없습니다. 현재 많은 장비가 아날로그에서 디지털 상태로 변환해야 하기 때문에 많은 변환 인터페이스 장비가 필요하며, 이는 일시적인 문제이며 달성할 수 없습니다.

소프트웨어 문제 : 현재 고속도로 보안 하드웨어는 성숙하는 경향이 있으며 통합 소프트웨어 구축에주의를 기울일 필요가 있습니다. 핵심은 네트워크 기술, 소프트웨어 기술 및 통합 기술을 포함한 소프트웨어 통합을 달성하는 방법입니다. 간격 속도 측정, 번호판 인식, 통합 사용과 같은 소프트웨어 응용 프로그램은 모두 강력한 소프트웨어가 지원해야하므로 소프트웨어의 개선 및 개선이 상대적으로 큽니다.

영상 관리를 위한 고속도로는 매우 중요합니다. 이전에는 모니터링, 사람들에게 이미지를 보도록 청구하는 데 사용되었으며 직원의 노동 집약적이며 많은 메모리가 필요합니다. 고속도로 지능형 모니터링 소프트웨어가 잘 작동하면 지능형 모니터링 소프트웨어를 통해 문제가있는 이미지를 처리 및 추출하고 문제가있는 이미지를 모니터링에 집중하여 문제를 해결할 수 있습니다. 동시에 소프트웨어 분석을 통해 정상적인 사진을 필터링하고 문제가있는 사진 만 저장하여 저장 장비와 저장 공간을 최적으로 사용할 수 있습니다.

사실, 고속도로 데이터 관리는 이미지 관리보다 더 큰 경우가 많습니다. 이미지 모니터링은 관련 정보를 분석하는 데 사용할 수 있지만 고속도로 데이터는 일년 내내 분석해야 하지만 고속도로 소프트웨어의 데이터 기능 마이닝 깊이는 더 높은 요구 사항을 제시합니다. 현재 많은 고속도로 운영자는 네트워크 요금 징수의 보안과 다양한 도로 구간을 구분하는 방법에 초점을 맞추고 있으며, 이를 지원하기 위해 강력한 소프트웨어가 필요합니다.

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