Road traffic surveys determine the number and type of vehicles passing by a specific point over a certain period of time. The manual estimation of the number and type of vehicles from images captured by a camera is the most commonly used method. However, this method has the disadvantage of requiring high amounts of manpower and cost. Recently, methods of automating traffic volume surveys using sensors or deep learning have been widely attempted, but there is the disadvantage that a person must finally manually verify the data in order to ensure that they are reliable. In order to address these shortcomings, we propose a method for efficiently conducting road traffic volume surveys and obtaining highly reliable data. The proposed method detects vehicles on the road from CCTV (Closed-circuit television) images and classifies vehicle types using deep learning or a similar method. After that, it automatically informs the user of candidates with a high probability of error and provides a method for efficient verification. The performance of the proposed method was tested using a data set collected by an actual road traffic survey company. As a result, we proved that our method shows better accuracy than the previous method. The proposed method can reduce the labor and cost in road traffic volume surveys, and increase the reliability of the data due to more accurate results.
KSP 제안 키워드
Closed Circuit Television(CCTV), Data sets, Probability of Error, Road traffic, Similar method, Traffic volume, Vehicle type, deep learning(DL), highly reliable, reliable data, survey data
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<출처표시방법 안내> 작성자, 저작물명, 출처, 권호, 출판년도, 이용조건 [예시1] 김진미 외, "매니코어 기반 고성능 컴퓨팅을 지원하는 경량커널 동향", 전자통신동향분석, 32권 4호, 2017, 공공누리 제4유형 [예시2] 심진보 외, "제4차 산업 혁명과 ICT - 제4차 산업 혁명 선도를 위한 IDX 추진 전략", ETRI Insight, 2017, 공공누리 제 4유형
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