2020-2-capstone-design2 / 2015102747

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이재빈
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진행상황 수정

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15 ### 진행상황 15 ### 진행상황
16 +
16 ---- 명패인식 모듈 ---- 17 ---- 명패인식 모듈 ----
17 1. 카트에 달린 카메라에서 전처리 작업(관심영역 추출) 결과물 전송. 18 1. 카트에 달린 카메라에서 전처리 작업(관심영역 추출) 결과물 전송.
18 2. 코어클라우드에서 예측(미리 훈련된 모델 활용) 19 2. 코어클라우드에서 예측(미리 훈련된 모델 활용)
19 3. 예측결과 카트로 전송 20 3. 예측결과 카트로 전송
20 4. 수신 확인, 카트의 현재위치 파악 21 4. 수신 확인, 카트의 현재위치 파악
21 -
22 현재 라즈베리파이 4B모델에서 초당 60프레임 이상의 성능 유지+(기존모듈의 병목현상으로 인한 프로세스 종료 현상 해결) 22 현재 라즈베리파이 4B모델에서 초당 60프레임 이상의 성능 유지+(기존모듈의 병목현상으로 인한 프로세스 종료 현상 해결)
23 23
24 ---- 사람인지 모듈 ---- 24 ---- 사람인지 모듈 ----
25 더 높은 프레임을 유지하기위해 yolo v3모델을 에지-코어 클라우드 구조로 구현하였으나, 오히려 프레임이 떨어지는 현상이 발생. 25 더 높은 프레임을 유지하기위해 yolo v3모델을 에지-코어 클라우드 구조로 구현하였으나, 오히려 프레임이 떨어지는 현상이 발생.
26 -해결책 모색중.
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26 +라즈베리파이의 원본 카메라 영상을 스트리밍으로 서버에 전송, 코어클라우드에서 human prediction후 주행정보를 전송하도록 구현하였음.
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