본문 바로가기

전체 글

(10)
11. 캡스톤 최종 결과물 유튜브 링크 : https://www.youtube.com/watch?v=TLzBcerTF2E
10. GUI 저희는 GUI를 구현하기 위해 PyQt5를 기본으로 사용되는 Qt Designer를 이용하여 UI 부분을 구현하였습니다. GUI에는 5가지의 버튼이 있으며 각 버튼을 누를 시 그에 상응하는 작용을 합니다. UI 구현 부분 https://dudgns7675.tistory.com/m/17?category=836944 Videoslice버튼은 라즈베리 파이로 촬영한 영상을 프레임 단위로 자르며 YOLO 버튼은 프레임 단위로 자른 이미지들을 탐지합니다. PotholeMap 버튼같은 경우 탐지한 이미지들을 지도 위에 이미지와 마커를 설치하여 알아볼 수 있도록 합니다. 각 버튼을 누를 시 상응하는 작용을 하도록 하는 코드 부분은 저희 팀장인 황성진 학우의 블로그에서 확인하실 수 있습니다. https://sj-d.t..
8. 개발 배경 이전 학기에 저희는 모바일 어플리케이션을 이용하여 차량에 핸드폰을 거치하여 실시간 탐지를 진행하였습니다. 하지만 차량에 핸드폰을 거치 시 각도 및 탐지 상의 문제로 이번 학기에는 라즈베리 파이를 이용하여 영상을 촬영 후 PC에서 프레임 단위로 자른 후 이전에 학습해 두었던 YOLOv3 모델을 이용하여 탐지를 하여 지도 위에 탐지 사진과 함께 마커를 설치할 예정입니다. 다음은 저희의 시스템 구성도입니다.
7. 캡스톤 최종 결과물 유튜브 링크 : https://www.youtube.com/watch?v=o6hGtg5tAF4
6. 어플리케이션 안드로이드 앱에 YOLO모델을 적용하기 위해 TensorFlow 팀에서 제공해주는 데모 프로그램을 기반으로 사용할 계획입니다. 따라서 respository를 clone 합니다. tensorflow/tensorflow/examples/android에 안드로이드 프로젝트가 존재하므로 이를 Android Studio를 이용하여 실행해주면 됩니다. 처음 프로젝트를 불러오면 Gradle, SDK 등을 업데이트하거나 설정하라는 안내가 표시됩니다. 요구사항을 설치/설정 해주고나서 가장 먼저 할 일은 bulid.gradle 파일의 nativeBuildSystem 변수 값을 ‘none’으로 변경하는 것입니다. 해당 데모 앱에는 ClassifierActivity, StylizeActivity, SpeechActivity,..
5. YOLO 데이터 학습 1) ~/opencv/opencv-3.2.0/build/darknet/Yolo_mark 경로에서 다음 명령어를 입력하면 창이 하나 뜬다. Boxing을 통해 학습 데이터를 만드는 창이다. esc를 누르면 종료된다. 2) ~/opencv/opencv-3.2.0/build/darknet/Yolo_mark/x64/Release/data 경로에서 다음 명령어를 입력해보자. data에 대한 정보들을 담아둔 파일이다. 이 곳에서 Class의 수, Training data 경로, Class 이름과 관련된 경로를 수정할 수 있다. 3) ~/opencv/opencv-3.2.0/build/darknet/Yolo_mark/x64/Release/data 경로에서 다음 명령어를 입력해보자. 학습할 class들의 이름을 저장하는..
4. 데이터 늘리기 저희는 구글에서 포트홀 이미지를 pothole, damaged road, crack 등의 검색어를 통해 약 2000장 정도를 수집한 후 명확한 포트홀 이미지로 1500장 가량으로 추렸습니다. 저희는 데이터 셋의 부족함을 느껴 케라스 라이브러리를 통해 약 6000장 정도로 이미지를 늘렸습니다. 이미지를 증가할 때 필요한 파라미터는 아래의 표와 같습니다.
3. openCV 3.2.0 설치 openCV 3.2.0 https://devtalk.nvidia.com/default/topic/1044773/error-in-installing-opencv-3-4-0-on-cuda-10/ https://devtalk.nvidia.com/default/topic/1044773/error-in-installing-opencv-3-4-0-on-cuda-10/ devtalk.nvidia.com 출처 : https://jeongmin-lee.tistory.com/56?category=778411 ② Capstone 컴퓨터 세팅 우선 YOLO를 사용하기 전에 컴퓨터를 세팅해보겠습니다. 현재 Ubuntu 18.04 와 CUDA 10.1는 설치되어 있습니다. cuDNN 7.5.0 CUDA 10.1에서는 cuDNN ..