2020-1-capstone-design1 / KNW_Project1

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김지은
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1 -# 팀 소개 1 +# SSD를 이용한 어린이 보호구역과 보행자 감지 시스템 설계
2 -#SSD를 이용한 어린이 보호구역과 보행자 감지 시스템 설계
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4 -##Abstract 3 +## Abstract
5 최근 어린이 보호구역 내 교통안전을 강화하는 일명 ‘민식이법’ 시행과 함께 어린이 교통 안전에 대한 사회적 관심이 높아지면서 어린이 보호구역 내에서 운전자의 각별한 주의가 필요해졌다. 이에 대해 본 프로젝트에서는 SSD (Single Shot MultiBox Detector)를 이용하여 어린이 보호구역과 보행자를 인식하는 딥러닝 모델을 개발한다. 4 최근 어린이 보호구역 내 교통안전을 강화하는 일명 ‘민식이법’ 시행과 함께 어린이 교통 안전에 대한 사회적 관심이 높아지면서 어린이 보호구역 내에서 운전자의 각별한 주의가 필요해졌다. 이에 대해 본 프로젝트에서는 SSD (Single Shot MultiBox Detector)를 이용하여 어린이 보호구역과 보행자를 인식하는 딥러닝 모델을 개발한다.
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7 -##준비 사항 6 +## 준비 사항
8 -###데이터셋 준비 7 +### 데이터셋 준비
9 -1) annotation은 labelImg 툴을 사용해 xml 생성 8 +1) annotation은 labelImg 툴을 사용해 xml 생성
10 -2) ./data/images/train에 학습 데이터 저장 9 +2) ./data/images/train에 학습 데이터 저장
11 -3) ./data/images/test에 테스트 데이터 저장 10 +3) ./data/images/test에 테스트 데이터 저장
12 -4) ./code/txt_to_csv.ipynb으로 "Penn-Fudan Database for Pedestrian Detection and Segmentation"의 annotation txt파일을 csv로 변환 11 +4) ./code/txt_to_csv.ipynb으로 "Penn-Fudan Database for Pedestrian Detection and Segmentation"의 annotation txt파일을 csv로 변환
13 -5) ./code/object_detection.ipynb에서 xml->csv->tfrecord로 변환해 학습에 사용 12 +5) ./code/object_detection.ipynb에서 xml->csv->tfrecord로 변환해 학습에 사용
14 -선택) ./code/augmentation.ipynb으로 데이터셋 부풀리기 13 +선택) ./code/augmentation.ipynb으로 데이터셋 부풀리기
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16 ###학습 15 ###학습
17 ./code/object_detection.ipynb를 순서대로 따라서 실행 (tfrecord 변환, pretrained model 설치, 학습, tflite 변환, 테스트 단계 포함) 16 ./code/object_detection.ipynb를 순서대로 따라서 실행 (tfrecord 변환, pretrained model 설치, 학습, tflite 변환, 테스트 단계 포함)
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19 -###안드로이드 18 +### 안드로이드
20 - Android studio 먼저 설치,API 21이 최소인 android 디바이스 및 android 개발환경 ,Android Studio 3.2 이상인 환경 필요 19 + Android studio 먼저 설치,API 21이 최소인 android 디바이스 및 android 개발환경 ,Android Studio 3.2 이상인 환경 필요
21 - Android에서 Tensorflow lite를 사용하기 위해서는 build.gradle dependencies에 “compile‘org.tensorflow:tensorflow-lite:+’”. 라이브러리를 추가 20 + Android에서 Tensorflow lite를 사용하기 위해서는 build.gradle dependencies에 “compile‘org.tensorflow:tensorflow-lite:+’”. 라이브러리를 추가
22 - Android-tensorflow lite에서는 object detection을 하기 위해 ./code/object_detection.ipynb로 양자화된 tfilte 모델과 라벨링된 txt파일을 android/app/src/main/assets 폴더에 저장 21 + Android-tensorflow lite에서는 object detection을 하기 위해 ./code/object_detection.ipynb로 양자화된 tfilte 모델과 라벨링된 txt파일을 android/app/src/main/assets 폴더에 저장
23 - DetectorActivity.java에서 TF_OD_API_MODEL_FILE, TF_OD_API_LABELS_FILE를 학습한 모델에 맞게 변경, Camera2 API를 사용하여 장치의 후면카메라 사용 22 + DetectorActivity.java에서 TF_OD_API_MODEL_FILE, TF_OD_API_LABELS_FILE를 학습한 모델에 맞게 변경, Camera2 API를 사용하여 장치의 후면카메라 사용
24 - 카메라의 화면을 보여주는 TextureView와 카메라의 기능을 하는 Preview를 통해 카메라 구현, CameraActivity.java에서 이미지 탐색, DetectorActivity.java에서 인터페이스 설정 및 이미지 처리 수행 23 + 카메라의 화면을 보여주는 TextureView와 카메라의 기능을 하는 Preview를 통해 카메라 구현, CameraActivity.java에서 이미지 탐색, DetectorActivity.java에서 인터페이스 설정 및 이미지 처리 수행
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26 -##Project Results 25 +## Project Results
27 ![test1](/uploads/e88bf788e53341e7c3731390a1a8f569/test1.gif) 26 ![test1](/uploads/e88bf788e53341e7c3731390a1a8f569/test1.gif)
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29 ![test2](/uploads/32e8f2ff5051f83bcba2982048191b0d/test2.gif) 28 ![test2](/uploads/32e8f2ff5051f83bcba2982048191b0d/test2.gif)
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31 -##Members
32 -*지도 교수
33 --김녹원 교수님
34 -*팀원
35 --2017103976 김지은
36 --2017104000 신아형
37 --2017104033 최세현
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30 +## Members
31 +* 지도 교수
32 +- 김녹원 교수님
33 +* 팀원
34 +-2017103976 김지은
35 +-2017104000 신아형
36 +-2017104033 최세현
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