MetroEyes — 3D Tesla-style HUD

3D BEV — 실시간 사람 트래킹검출된 사람을 실제 3D 메시로 ground plane 위에 배치

— FPS · — 트랙 · 송신 — fps

⚠—

검출 인원자체 CV

—명

YOLO11 + BoT-SORT

다음 도착서울 TOPIS

—분

realtimeStationArrival

역세권 인구서울 도시데이터

—명

citydata_ppltn

혼잡 레벨융합

—

CV + 인구 결합 평가

도로 평균citydata

—km/h

ROAD_TRAFFIC_STTS

환승 옵션citydata

—대

따릉이 / 주차장

날씨citydata

—°C

기온 · 체감 · 습도

상권 결제citydata

—

LIVE_CMRCL_STTS

⚠—

지하철 5/10/30분 누적LIVE_SUB_PPLTN

—5분

—10분

—30분

버스 5/10/30분 누적LIVE_BUS_PPLTN

—5분

—10분

—30분

24h 점유율 예측ML · GBR

—% @ 현재

학습 모델 미발견 — 시뮬 곡선

예측 정확도 —% 예측 — / 실측 —

샘플 영상: |

— 클릭 시 현재 점유 분포로 최적 대피 출구 추천 (IDEA-6)

[준비] 페이지 로드됨\n

① Camera입력 + 검출 박스 (디버그)

RGB · LIVE frame —

로컬 비디오 → JPEG → 백엔드 —

② BEV 3DThree.js · OrbitControls (드래그/휠 회전)

BEV · 3D 0 명

3D 메시 · 점광원 · 그림자 · 시안 글로우 마우스 드래그=회전 / 휠=줌

3D BEV — 실시간 사람 트래킹검출된 사람을 실제 3D 메시로 ground plane 위에 배치

⚠ 가장 느린 5

↑ 가장 빠른 5

① Camera입력 + 검출 박스 (디버그)

② BEV 3DThree.js · OrbitControls (드래그/휠 회전)