버스 정류장에 설치된 카메라나 센서를 사용하여 정류장 내의 영상을 캡처합니다. 이는 정류장에 있는 사람들의 이미지 데이터를 획득하는 첫 단계입니다.
영상 데이터에서 사람을 식별하기 위해 객체 감지 알고리즘이 사용됩니다. 주로 딥러닝 기반의 컨볼루션 신경망 알고리즘이 사용되며, 사람의 특징을 학습하여 식별합니다.
객체 감지 후에는 추적 알고리즘을 사용하여 각 사람의 움직임을 추적합니다. 이를 통해 개별 사람의 위치와 이동 경로를 파악할 수 있습니다.
추적된 사람들에 대한 추가 정보를 추출하고 분류합니다. 예를 들어, 사람의 수, 위치, 움직임 속도 등을 측정하고 여유 정도를 계산합니다.
측정된 정보는 컴퓨터 또는 서버에서 처리되어 디스플레이에 표시됩니다. 이를 통해 정류장 이용자들에게 현재 버스의 여유 상태를 시각적으로 알려줍니다.
이러한 시스템은 컴퓨터 비전, 패턴 인식, 기계 학습, 실시간 데이터 처리 등의 다양한 과학적 기술과 알고리즘이 융합되어 구현됩니다. 머신 러닝과 딥러닝 기술의 발전으로 더 정확하고 효율적인 사람 감지 및 추적이 가능해지고 있습니다. 이를 통해 버스 정류장의 혼잡도를 실시간으로 파악하여 대중 교통 서비스의 효율성을 높이는 데 도움을 줍니다.
