duy-phamduc68/TrafficLab-3D

해결하는 문제

TrafficLab 3D는 일반적인 CCTV 영상과 Google Maps 데이터에서 "디지털 트윈" 교통 시뮬레이션을 간소화합니다. 전문적인 카메라 캘리브레이션 도구나 고해상도 동기화 위성 이미지가 필요 없으며, 학생과 독립 연구자들이 고급 컴퓨터 비전 분석에 접근할 수 있도록 합니다.

작동 방식

이 시스템은 세 단계의 파이프라인으로 작동합니다:

1. 캘리브레이션: CCTV 화면과 위성 지도 사이의 양방향 투영을 설정합니다. 이 과정은 렌즈 왜곡 보정, RANSAC을 통한 호모그래피 계산, 시차(머리 및 지면 접촉점)를 이용한 카메라 위치 계산을 포함합니다.
2. 추론: 영상에서 객체 탐지(예: YOLO) 및 추적 모델을 실행하여 차량과 보행자를 식별하고, 결과를 압축된 JSON 파일로 저장합니다.
3. 시각화: 렌더링 엔진이 동기화된 양측 보기(좌우)를 표시하며, CCTV 영상에는 3D 경계 상자, 위성 지도에는 해당 바닥 상자, 속도, 방향을 표시합니다.

대상 사용자

• 교통 흐름을 연구하는 학생 및 학술 연구자.
• 컴퓨터 비전에 관심 있는 개인 조사원 및 애호가.
• 도시 환경용 디지털 트윈 시연을 개발하는 개발자.

주요 특징

• 엔드투엔드 워크플로우: 초기 카메라 캘리브레이션부터 최종 3D 시각화까지 모든 과정을 포함합니다.
• 유연한 모델 통합: 사용자가 쉽게 다양한 객체 탐지 및 추적 모델을 교체할 수 있습니다.
• 접근성 높은 캘리브레이션: 전용 하드웨어 없이 CCTV 픽셀을 실제 위성 좌표로 매핑하는 단계별 프로세스를 사용합니다.
• 디지털 트윈 경험: 원본 영상과 3D 매핑된 표현의 동기화된 보기 제공합니다.