Computer Vision

CAM Server에서 받은 영상데이터를 Yolov5 모델로 인체를 인식하여 탐지하여 차수벽 가동을 결정하는 역할을 합니다.

기술 스택 및 환경

• Environment : Python 3.10
• Framework : Flask 2.3.2
• Library : Pytorch 1.13.1
• Model : YOLOv5
• Hardware : RaspberryPI 4

작동 과정

먼저 중앙 서버에서 보낸 차수벽 가동 메시지를 수신받아 CCTV에서 스트리밍 영상을 받아 영상 속에서 실시간으로 주변의 보행자를 감지합니다.

만약 해당 카메라의 범위에서 약 3초간 보행자가 감지되지 않으면 중앙 서버로 보행자가 감지되지 않음을 알립니다.

(아키텍쳐)

구성

서버

해당 서버는 Flask로 구성되었으며 AWS EC2에서 가동됩니다.

해당 서버를 통해 중앙 서버에서 차수벽 가동 메시지를 수신받고, 보행자 감지가 종료되면 보행자가 감지되지 않음을 Central Server로 다시 송신하는 역할을 합니다.

또한 해당 서버를 통해 YOLOv5 모델을 통한 인체 탐지 시스템을 가동합니다.

인체 탐지 시스템

해당 시스템은 Raspberry PI의 성능에 따라 YOLOv5s 모델을 사용하였습니다.

해당 시스템은 서버를 통해 수신받은 CCTV(CAM) 영상에서 보행자를 식별합니다.

(영상)

라이센스

YOLOv5 사용에 따라 AGPL-3.0 라이센스를 적용합니다.

AGPL-3.0 라이센스에 관한 자세한 내용은 LICENSE 파일을 참조하십시오.