crowd-density-detection-ai-project

이미지에 사람을 탐지하여 객관적인 데이터로 변환한 뒤, 그 데이터를 기반으로 군중밀집사고의 위험도가 얼마나 되는지 측정하는 모델입니다. 두 가지 모델이 합쳐져있는 형태입니다.

프로젝트 참여자

• 박세진, 강재훈, 이재현, 정준

라이센스

• 코드는 저희가 참조한 코드의 라이센스가 파생코드에 대해 특정 라이센스를 강제하지 않는 한, 프로젝트 참여자 외에 MIT 라이센스를 적응하는 것으로 간주합니다.
• 이미지는 웹에서 무작위로 취득한 것이므로, 라이센스 여부를 주장하지 않습니다.
• 이 레포지토리에서 사용한 자료의 일부가 어떤 저작권에 대해 침해하는 일이 발생했다면 Issues 항목에 관련 내용을 안내해주시면 협조하겠습니다.
• 사용된 데이터셋은 https://www.crowdbenchmark.com/nwpucrowdloc.html 입니다.

사용모델

• 욜로8
• 사이키런 svr
• 파이썬은 3.8 기준입니다.

폴더 구조

• 1.model_image_detection: 사람을 탐지하는 이미지디텍션 모델을 학습시키는 코드입니다.
• 2.model_crowd_predict: 사람을 탐지하여 나온 값들을 refiner 코드로 객관화처리한 뒤, 그 값들에 대해서 군중위험도가 얼마나 되는지 예측할 수 있도록 모델을 학습시키는 코드입니다.
• 3.model_publisher: 1번과 2번 모델을 학습시킨 뒤, 퍼블리싱할 수 있도록 해놓은 폴더입니다.
• dataset: crowd benchmark의 데이터가 있습니다.
• 최상위/data_refiner.ipynb: 위에 언급한 dataset의 있는 자료들을 가공하는 코드입니다. 이 코드는 2번 폴더를 위한 학습자료입니다.
• 기타자료: 리파인된 데이터셋에서 저희가 직접 라벨링하여 가공한 데이터입니다. 2번 폴더를 위한 학습자료입니다.

시연방법

1. 3번 퍼블리셔 폴더로 들어갑니다.
2. main.py를 실행시킵니다. 디펜던시는 알아서 해결하시길 바랍니다. (파이썬 3.8로 진행하였습니다.)
3. http://127.0.0.1:5505 로 접속합니다. (포트가 다를 수 있음)