공재호

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2 -## 주제 2 +# 주제
3 -### COVID-19 전파 위험도 추정: 물체 및 장면 감지를 사용한 실시간 화면 분석 3 +## COVID-19 전파 위험도 추정: 물체 및 장면 감지를 사용한 실시간 화면 분석
4 -### Estimation of COVID-19 Transmission Risk: Real-time Screen Analysis using Object and Scene Detection 4 +## Estimation of COVID-19 Transmission Risk: Real-time Screen Analysis using Object and Scene Detection
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6 -## Table of Contents 6 +# Table of Contents
7 * [About the Project](#about-the-project) 7 * [About the Project](#about-the-project)
8 +* [Building](#Building)
9 +* [Run Screen](#Run-Screen)
8 * [Member](#Member) 10 * [Member](#Member)
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10 -## About The Project 12 +# About The Project
11 COVID-19의 확산과 지속으로 외출에 대한 불안은 증가하고 있다. 이에 국내 마스크 착용 의무화 지침이 진행되고 있지만, 장소별 위험 정도는 알 수 없다. 이를 해결하기 위해 본 논문은 질병 관리청에서 제시한 방역 수칙을 기준으로 특정 장소의 COVID-19 전파 위험도 측정을 진행한다. 전파 위험도를 측정하기 위한 세 가지 기준은 공간 개폐 여부, 군중 밀집도, 마스크 착용 상태이다. 세 가지 기준에 대한 데이터로 YOLO 모델과 이미지 분류 모델을 학습시키고 Deep Learning 알고리즘을 적용하여 값을 산출한다. 결과적으로 장소의 정보를 수집하여 COVID-19 전파 위험도 평가를 수행하고 CCTV와 같은 Live Feed 영상에 적용해 실시간으로 알려 예방할 수 있도록 기대한다. 13 COVID-19의 확산과 지속으로 외출에 대한 불안은 증가하고 있다. 이에 국내 마스크 착용 의무화 지침이 진행되고 있지만, 장소별 위험 정도는 알 수 없다. 이를 해결하기 위해 본 논문은 질병 관리청에서 제시한 방역 수칙을 기준으로 특정 장소의 COVID-19 전파 위험도 측정을 진행한다. 전파 위험도를 측정하기 위한 세 가지 기준은 공간 개폐 여부, 군중 밀집도, 마스크 착용 상태이다. 세 가지 기준에 대한 데이터로 YOLO 모델과 이미지 분류 모델을 학습시키고 Deep Learning 알고리즘을 적용하여 값을 산출한다. 결과적으로 장소의 정보를 수집하여 COVID-19 전파 위험도 평가를 수행하고 CCTV와 같은 Live Feed 영상에 적용해 실시간으로 알려 예방할 수 있도록 기대한다.
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13 -## Member 15 +# Building
16 +1. installing
17 +```
18 +git clone http://khuhub.khu.ac.kr/2020-2-capstone-design1/BSH_project.git
19 +```
20 +2. Run executable
21 +```
22 +python3 Social_Distance_avg.py
23 +```
24 +
25 +# Run Screen
26 +![1121](https://user-images.githubusercontent.com/57438644/100311825-11144980-2ff4-11eb-9c22-361d4e4eb2d8.png)
27 +
28 +# Member
14 - 2015104147 공재호 asebn121@gmail.com 29 - 2015104147 공재호 asebn121@gmail.com
15 - 2015104198 이민호 lkjjr0424@khu.ac.kr 30 - 2015104198 이민호 lkjjr0424@khu.ac.kr
16 - 2015104201 이승민 madcat@khu.ac.kr 31 - 2015104201 이승민 madcat@khu.ac.kr
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