소개
타이페이의 교통 체증을 해소하고 대기 질을 개선하기 위해, 타이페이 정부는 수년 동안 다양한 신호등 관리 솔루션을 모색하며 스마트 시티로 변화시키고 있습니다. 혼잡한 이 도시에는 신호등이 있는 교차로가 2,500개가 넘고 출퇴근 시간에는 교통 체증 때문에 도로에서 불필요하게 몇 시간을 보냅니다. 이 문제를 해결하기 위해 교통국은 스마트 교통 솔루션 제공업체에 교통 흐름을 개선하는 데 도움이 되는 신호등 감시 시스템 개발을 의뢰했습니다. 기존 시스템을 더욱 최적화하기 위해 에이디링크의 최신 인공 지능(AI) 지원 머신 비전 시스템인 EOS-JNX-I를 활용했습니다.
과제
현재의 교통 흐름 정보는 각 교차로의 신호등에 장착된 PoE(Power over Ethernet) 카메라에 포착되어 중앙 관제실로 전송됩니다. 그러나 러시아워 동안에는 계속해서 차량이 증가할 뿐만 아니라 길을 건너려는 보행자의 수도 크게 증가합니다. 더 혼잡한 교차로 중 일부에서는 자동차 또는 보행자가 녹색 신호에서 안전하게 건너가도록 하기 위해, 종종 반대편의 적색 신호가 더 길어져, 교통과 보행자의 흐름을 상당히 느리게 만듭니다. 때로는 보행자가 없는 경우에도 운전자가 교차로에서 적색 신호 동안 불필요하게 기다려야 할 수 있습니다.
따라서 스마트 운송 솔루션 제공업체는 기존 감시 시스템에서 AI를 적용하여 유연성을 보다 향상시키고자 했습니다. 관리자는 AI를 통해 교통 상황을 분석하여 교통 흐름과 보행자 수에 따라 신호등을 자동으로 제어할 수 있습니다.
솔루션
기존 감시 시스템에 AI를 적용하려면 AI 컴퓨터와 추가 PoE 허브가 필요하게 되므로 그림 1과 같이 총 소유 비용(TCO)이 높아집니다. 또한 예를 들어 예기치 않은 이유로 시스템이 충돌하거나 재부팅되는 경우 IP 카메라에서 네트워크 비디오 레코더(NVR)로의 비디오 스트림 손실에 대한 우려가 있었습니다.
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에이디링크의 EOS-JNX-I 엣지 AI 비전 시스템은 내장된 업링크 포트를 통해 최소한의 변경, 케이블 연결 및 투자로 엣지 AI 안전 기능을 가능하게 합니다. 또한 EOS-JNX-I는 100m 케이블 검증을 통해 호환성 및 안정성 문제를 제거하므로 AI 개발자는 자신의 이미지 소스로 AI 추론을 쉽게 적용할 수 있습니다.
개방형 네트워크 비디오 인터페이스 포럼(onvif®) 프로토콜 덕분에 EOS-JNX-I는 다른 제조업체의 모든 IP 카메라와 NVR에도 연결할 수 있습니다. 시스템 통합자는 채널 설정에서 onvif 옵션을 선택하여 감시 네트워크에서 각 IP 카메라를 검색합니다. 선택한 IP 카메라를 onvif 프로토콜로 전환하면 연결이 활성화됩니다.
고객 이점
극복해야 할 가장 큰 과제 중 하나는 비디오 스트림이 중단되지 않도록 하는 것입니다. 이 문제는 두 가지 이유로 발생할 수 있습니다. 첫번째 더운 날씨로 인해 카메라가 과열되어 카메라가 고장났을 수 있습니다. 카메라 고장의 또 다른 가능성은 케이블이 끊어졌거나 느슨해진 것입니다. 이런 일이 발생하면 감시 시스템 제공자는 유지 보수 인력을 신호등에 보내 카메라의 고장 여부를 확인하거나 케이블 상태를 확인해야 하므로 시간과 비용이 많이 듭니다. EOS-JNX-I를 통해 에이디링크는 이 두 가지 문제를 해결할 수 있는 스마트 PoE를 제공합니다.
IP 카메라 문제 해결의 '황금률'은 재부팅하는 것입니다. 또한 운영자가 일부 소프트웨어 설정을 구성하기 위해 수동으로 카메라를 켜고 꺼야 하는 경우도 있습니다. 스마트 PoE 기능을 통해 운영자는 원격으로 카메라를 재부팅할 수 있어, 전원 케이블을 수동으로 연결/분리할 위험과 가동 중지 시간의 영향을 최소화할 수 있습니다. 전원을 켠 후 카메라가 재설정되지 않으면 운영자는 문제가 다른 원인으로 인해 발생한 것으로 판단하고 유지 관리를 위해 다른 도구를 준비할 수 있습니다.
에이디링크는 또한 PoE 손실 감지 기능을 통해 전원이 예기치 않게 차단될 경우 경고를 보내 신속하게 수리하도록 하고 가동 시간을 최대화합니다.
결론
통계 분석에 다르면, 업그레이드 된 시스템의 교차로에서 불필요한 적색 신호와 혼잡 정도가 줄었습니다. 시간이 지남에 따라 더 많은 비디오 라이브 스트림 데이터를 통해 머신 러닝(ML) 모델이 더 많은 패턴을 식별하도록 학습되며, 시스템이 더 정확하게 예측하고 혼잡을 더욱 완화할 수 있습니다.
에이디링크의 AI 기반 EOS-JNX-I 비전 시스템은 손쉬운 유지보수, 매우 우수한 신뢰성, 빠른 개발이 가능합니다. 지역 안전, 산업 검사, 스마트 소매, 공장 물류 및 배달 로봇 등을 포함한 다양한 애플리케이션의 IP 카메라 감시 시스템에 이상적인 플랫폼입니다.
자세한 내용은 에이디링크 EOS-JNX PoE AI-비전 시스템 페이지를 방문하여 확인하시기 바랍니다.
