CCTV 차량 정보 식별 모델

도심 및 교차로 구간의 CCTV 영상을 활용하여 차량의 차종, 속도, 주행방향 등 교통 특성 정보를 정량적으로 추출할 수 있는 인공지능 모델을 개발
추출된 차량 정보를 기반으로 미관측 구간의 교통량 및 흐름을 예측하여 교통 운영 효율화 및 실시간 교통관리 시스템 구축에 기여
다양한 환경(교차로, 이면도로, 혼잡구간 등)에 적응 가능한 CCTV 관점 맞춤형 객체 인식 모델을 구현

항공 및 위성 영상을 활용하여 토지피복 자동분할(Segmentation) 및 변화탐지(Detection) 가 가능한 인공지능 학습용 모델을 개발
수도권 지역의 정밀한 토지피복 분류를 통해 국토 환경 변화, 도시 확장, 녹지 감소 등 시계열 변화를 자동 분석할 수 있는 기반 기술 확보
향후 공공기관(국토지리정보원 등)에서 활용 가능한 고품질 토지피복지도 학습데이터 및 AI 분석 모델의 표준화고도화 추진