☑ 과적차량 자동 감지 시스템

📌 시스템 개요

• 도로의 CCTV로 과적차량을 탐지하고 해당 차량 사진 저장 및 번호판을 인식하는 시스템
• Ultralytics의 YOLOv5s모델을 사용하여 과적차량의 탐지 및 분석에 도움을 주는 서비스
• 기존 과속 단속 기능에 추가로 과적차량까지 탐지하여 도로 안전 개선을 위해 기획

💡 프로젝트 개발 과정

• 데이터 수집(AIHub) 및 정제
• 프로젝트에 사용할 사전학습 모델을 선정하기 위해 YOLOv5, YOLOv5s, YOLOv5s6, YOLOv5l6등 많은 모델을 테스트
  • YOLOv5s를 사용
• 결과 후처리
• 서버 및 UI 제작

📚 사용한 데이터

• AIHUB 과적차량 도로 위험 데이터
• AIHUB 자동차 차종/연식/번호판 인식용 영상 데이터
• Google Colab을 이용하여 필요한 라벨만 추출 후 정제
  • 대형/중형/소형 + 화물/트럭
  • JSON -> txt

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☑ 설치 및 사용방법

$ git clone .

$ cd server

$ uvicorn main:app --reload

• 서버 정상 실행 후 http://127.0.0.1:8000 클릭 혹은 직접 입력하여 실행

필요한 모듈 설치

1. 직접 설치

$ pip install fastapi
$ pip install paddlepaddle, paddleocr
$ pip install opencv-python
$ pip install torch
$ pip install uvicorn
$ pip install utils
$ pip install jinja2

2. requirements.txt 사용하여 설치

$ pip install requirements.txt

• 맥북에서 paddlepaddle, paddleocr 설치 중 오류 발생시
  1. brew update
  2. brew install mupdf swig
  3. pip install https://github.com/pymupdf/PyMuPDF/archive/master.tar.gz
  4. 다시 처음부터 paddlepaddle, paddleocr을 설치

  $ pip install paddlepaddle, paddleocr
  

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☑ Skills

Language

AI

  

Front-End

     

Back-End

  

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