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영어

Multi-passenger and bus-only lanes, as well as toll systems, often base fees or access on vehicle occupancy. However, because dedicated lanes and general lanes on domestic highways are not physically separated, illegal usage poses a challenge. In-vehicle occupant detection is therefore critical. Unlike detecting traffic signal or speed violations, occupant detection is technically complex due to the vehicle’s confined space. Though sensor- or communication-based methods have been suggested, they are difficult to implement because of possible electronic overload and external interference. This has led to a focus on camera-based solutions. Our approach employs a multi-camera setup to capture wide-angle footage of moving vehicles. By integrating HybridSORT and the YOLOv8 model, the system locates each occupant. Next, LoFTR image matching confirms whether a person is seen across consecutive frames, allowing for an accurate count of total occupants and the identification of illegal usage. By resolving the ID-switching issues that sometimes affect models like OC-SORT or HybridSORT, this system achieves high accuracy under real-world driving conditions. It shows promise for future application in enforcing multi-passenger lane usage and toll policies.

한국어

다인승·버스전용차로, 유료도로 통행료 부과 등의 정책은 차량 내 탑승 인원에 따라 요금 부과 여부가 결정된다. 그러나 국내 고속도로에서 전용차로와 일반차로가 물리적으로 분리되지 않아 불법 운행으로 인한 위반 상황이 발생할 가능성이 있고, 이를 방지하기 위해서는 차량 내부 탑승 인원 검지 기술이 필수적이다. 하지만 신호·속도 위반 단속과 달리, 차량이라는 제한된 환경으로 인해 탑승 인원 검지는 기술적 어려움이 많다. 이를 해결하기 위해, 통신이나 센서를 활용한 방식이 제안되었으나 차량 전자기능 과부화 및 외부 간섭 문제로 적용이 쉽지 않아, 카메라를 활용한 시스템이 필요한 상황이다. 본 연구는 카메라로 주행 중인 차량의 탑승 인원을 정확하게 검지하기 위한 시스템을 제안한다. 먼저 다중 카메라 시스템을 구성하여 광각으로 촬영된 차량 영상을 수집하고, HybridSORT 알고리즘과 YOLOv8 모델을 활 용한 차량 내 탑승 인원을 탐지 후, LoFTR 이미지 매칭 알고리즘을 도입해 프레임 간 동일 인물 여부를 확인하여 전체 탑승 인원을 판단하고 위법 유무를 판단하는 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 OC-SORT 및 HybridSORT 등의 기존 Object tracking 모델이 발생할 수 있는 Idswitching 문제를 해결하여 실제 주행 환경에서 높은 정확도를 보이며, 향 후 다인승·버스 전용차로 및 유료도로 통행료 정책 등을 위한 불법 운행 단속 시스템에 활용 가능성을 제시한다.