글로벌 스마트 시티를 위한 AI 기반
실시간 교통 관제 및 예측 솔루션

본 프로젝트는 말레이시아 주요 도심의 교통 정체 문제를 해결하고 도로 운영 효율을 극대화하기 위해, 현지 CCTV 인프라를 활용한 지능형 차량 검출 및 교통량 예측 시스템을 구축한 사례입니다.

투스카이는 고도화된 YOLO 계열 딥러닝 모델을 기반으로 승용차, 트럭, 오토바이 등 말레이시아 도로 특성에 맞는 다양한 차량 클래스를 실시간으로 식별할 수 있도록 최적화했습니다.

특히 주·야간의 급격한 조도 변화, 열대 지방 특유의 기상 조건, 다양한 촬영 각도 등 까다로운 환경 변수를 고려한 데이터 전처리 및 학습 과정을 거쳐 90% 이상의 정밀한 검출 성능(AP)을 확보했습니다.
단순히 차량을 탐지하는 단계에서 나아가, 수집된 데이터를 시계열 분석 기법과 결합하여 시간대별 교통 혼잡도를 예측하는 모델로 확장하였습니다.
이를 통해 교통 당국이 데이터에 기반한 과학적 도로 정책을 수립하고 인프라를 효율적으로 관리할 수 있도록, 직관적인 시각화 대시보드를 포함한 통합 모니터링 환경을 완성했습니다.