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문의양식

1. 희망하는 작품 주제 : 
2. 사용하실 부품 : 
3. 동작내용(시나리오) : ex) 라즈베리파이 사용해서 센서정보를 APP으로 보내는...구체적이면 좋습니다
4. 완료 희망 날짜 :

 

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PART-YOLO

라벨링된 데이터셑 roboflow.com

학습된 가중치 파일 Best.pt

YOLO V8 인공지능 학습 객체탐지

 

분리수거 관련 영상인식

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구역 분리(PolygonZone)를 통한

인원수 카운팅 - 서울역

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구역 분리(PolygonZone)를 통한 – 지하털 빈좌석 확인

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불꽃(화재)감지 - 소방로봇

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포트홀 검출및 직선 거리측정(라이다센서)

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신호등 관련 영상인식

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농작물 관련 영상인식 - 토마토

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산업 안전 관련 영상인식 – 안전모, 안전화, 안전밴드 등..

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PART-Keras를 이용한 cnn모델

 

Keras를 이용한 cnn모델	'Angry','Disgust','Fear','Happy’, 'Neutral', 'Sad', 'Surprise	학습된 가중치 파일 model.h5 model.keras
	감정,표정 인식

 

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PART-openCV

컬러인식 – 테니스공, 탁구공 수집 로봇

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PART-OpenCV DNN

성별, 나이 추정 Age, gender

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딥러닝기반 -얼굴 검출(Face Detection)

주요 기능:

•얼굴 검출(Face Detection) – RetinaFace, SCRFD 등

•랜드마크 추출·얼굴 정렬(Alignment)

•얼굴 임베딩·인식(Recognition) – ArcFace, CosFace 손실 함수

•3D Morphable Model 기반 표정/포즈 추정

 

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얼굴인식방법

YOLO 기반 얼굴 인식	ArcFace 기반 얼굴 인식	Haar Cascade (OpenCV 제공)	Mediapipe Face Detection (Google 제공)
- YOLO는 객체 탐지(Object Detection) 모델로, 얼굴뿐만 아니라 다양한 객체를 빠르게 탐지 -얼굴 인식보다는 얼굴 검출(Face Detection) 에 더 적합하며, 얼굴을 찾은 후 ArcFace 같은 추가적인 임베딩 모델을 적용해야 함	각도 기반 마진(angular margin)을 적용하여 임베딩을 더 정밀하게 구분 기존의 유클리드 거리(Euclidean distance) 기반 방식과 달리, 코사인 유사도(cosine similarity)를 활용하여 얼굴 특징을 비교 이를 통해 같은 사람의 얼굴은 더 밀집되게, 다른 사람의 얼굴은 더 멀리 떨어지도록 학습 코사인 유사도를 활용한 임베딩 비교 얼굴 인식 모델은 얼굴 이미지를 벡터화(embedding)하여 수치로 변환 이 벡터들은 고차원 공간에서 얼굴의 특징을 나타내며, 두 벡터 간의 코사인 유사도를 계산하여 얼마나 유사한지를 판단 정밀하고 실시간 처리능력도 뛰어남	-비교적 오래된 방법으로, 머신러닝 기반 얼굴 검출 방식 - 빠르지만 정확도가 낮고, 다양한 조명 및 각도에서 성능이 떨어짐 - GPU 없이도 실행 가능하여 저사양 환경에서 유용합니다.	-Google의 Mediapipe 라이브러리를 활용한 얼굴 검출 및 인식 방법 - 실시간 성능이 뛰어나며, 모바일 및 웹 환경에서도 사용 가능 - Dlib 기반 얼굴 인식 -Dlib의 face_recognition 라이브러리는 간단한 API로 얼굴 인식을 수행가능 - 속도는 빠르지만 ArcFace보다 정확도가 낮을 수 있습니다.

 

PART-OpenCV CNN

CNN 모델 분류를 통한 도로표지판 인식

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