Dogfootruler Kim

학습시킨 데이터가 인식이 잘 된다면 매우 간단한 방법으로 객체 탐지가 될 때마다 알람이 울리게끔 할 수 있습니다. 저희는 영유아가 위험행동을 했을 때, 어떤 식으로 부모에게 알릴 것인가에 대해 고민하였습니다. 메세지를 띄우는 방법보다는 소리를 내는 것이 즉각적인 반응을 하기에 적합하다 판단, 알람 시스템을 넣기로 하였습니다. 먼저, 저희 알람 구상도를 보여드리겠습니다. 오탐을 방지하고자, 인식률이 80% 이상이 될 때만 알람이 울리게끔 설정했습니다. 알람을 위한 코드를 수정하기위해 알람 mp3 파일을 다운받아 darknet 폴더와 src 폴더 둘 다에 넣어줍니다. (저번에는 src 폴더에 넣어서 됐던 것 같은데, 최근에 해봤을 때 darknet 폴더에 알람파일이 있어야 알람이 울리더라구요 그래서 혹시 모..

데이터 학습시키기 전, labeling을 안하신 분들은 2020/06/26 - [Capstone Eng_2020] - 아가 뭐해? - Yolo mark를 이용한 labeling 아가 뭐해? - Yolo mark를 이용한 labeling 컴퓨터 세팅을 마쳤으니 이제 학습시키기 전 데이터셋에 labeling을 해줘야합니다. 저희는 가정 내에서 영유아 안전사고가 발생할 확률이 큰 위험 행동을 1. 엎드려서 자는 행동 ( 질식사고 ) 2. 이� jainn.tistory.com 이 글을 보고 오시면 됩니다 :) 앞 글을 보면서 labeling 후, train.txt, obj.names, obj.data, img 폴더를 darknet/data 경로로 복사하고, yolov3.cfg 파일을 수정하고 오셨다고 믿고 다음..

컴퓨터 세팅을 마쳤으니 이제 학습시키기 전 데이터셋에 labeling 해줘야합니다. 저희는 가정 내에서 영유아 안전사고가 발생할 확률이 큰 위험 행동을 1. 엎드려서 자는 행동 ( 질식사고 ) 2. 이물질을 입에 넣는 행동 ( 삼킴사고 ) 3. 침대 위에 서있는 행동 ( 추락사고 ) 4. 선풍기에 손을 넣는 행동 ( 손 끼임 사고 ) 위와 같이 4가지로 분류하여 학습을 진행했습니다. 데이터는 학습 데이터와 테스트 데이터로 나눠 약 10000장의 이미지를 준비했습니다. 학습 데이터 : 구글 이미지에서 찾아온 이미지들과 유투브에서 가져온 동영상을 초당 5프레임으로 나눈 이미지들. 테스트 데이터 : 인형과 직접 만든 침대 프레임으로 직접 찍은 동영상 + 유투브 영상 이미지는 .jpg 확장자만 가능, 한글 이름..

우분투에서는 거의 pjreddie버전을 깔텐데, 설치해서 해본 결과, 라즈베리파이4에서는 Segmentation fault가 발생합니다. 그래서 AlexeyAB버전 을 다운받도록 하겠습니다. git clone https://github.com/AlexeyAB/darknet Makefile을 수정해서 Opencv를 사용할 수 있도록 설정해줍니다. cd darknet sudo nano Makefile OPENCV = 0 에서 OPENCV = 1 로 수정! 수정 후 :wq 엔터 하면 Makefile 밖으로 나올 수 있다. 설정을 변경해주었으니 make를 해줍니다. make 설치가 잘 되었는지 확인하기 위해 예제파일을 다운받습니다. wget https://pjreddie.com/media/files/yolov3..