Skip to content

Latest commit

 

History

History
88 lines (61 loc) · 2.99 KB

README.md

File metadata and controls

88 lines (61 loc) · 2.99 KB
Raw

효율적인 신호체계를 위한 횡단보도 및 객체 탐지

Table of Contents

Purpose

거동이 불편하신 분들을 탐지하여 신호 연장 및 불필요한 신호(사람이 없는데 횡단보도 신호를 기다려야 하는 차량, 차량이 없는데 횡단보도의 신호가 바뀔 때 까지 기다려야 하는 보행자)를 줄이기 위한 모델 제작

Member

김준영 김현수 안소정 임성민 황주영
Data, Modeling Data, Modeling, Frontend Backend Data, Modeling Web Full-stack

Structure

ProjectFlow

Logic

Model

  • segmentation

  • object detection + tracking

Install

1. Set environment

  • Choose One(conda, python venv)

Using conda

conda create -n venv python=3.7 -y
conda activate venv
conda install pytorch==1.7.0 torchvision cudatoolkit=10.1 -c pytorch

Using python venv

python3 -m venv virtualvenv
source virtualvenv/bin/activate

2. Install requirements

pip install -r requirements.txt

Run Server

python serving/server.py

Result

[이미지 링크] 부스트캠프 AI Tech 2기 네트워킹데이 p2p 시연영상(휠체어 감지)

[이미지 링크] 부스트캠프 AI Tech 2기 p2p 시연영상(사람x)

Reference

[1] yolov5 - https://github.com/ultralytics/yolov5

[2] yolov5 + deepsort - https://github.com/mikel-brostrom/Yolov5_DeepSort_Pytorch

[3] mmsegmentation - https://github.com/open-mmlab/mmsegmentation

[4] ICNet - https://arxiv.org/abs/1704.08545

[5] 인도 보행 영상 - https://aihub.or.kr/aidata/136

[6] 차량/횡단보도 인지 영상(수도권) - https://aihub.or.kr/aidata/27675