캡스톤디자인1 - 세부 구현 및 결과물(Yolo)

학습 결과 확인

학습이 완료되었다.

이제 darknet에서 지원하는 detect function에

Places365로 학습되어 있는 모델을 적용시켜 Indoor/Outdoor 정보를 추출하도록 했다.

이후에, COVID-19 전파 위험도 계산에 사용할 classes들의 count를 추출하고

사람들 사이의 거리를 추정하는 Social Distancing 알고리즘을 구현하였다.

추출한 정보들을 사용하여 전파 위험도를 계산하는 산출식은

미국 질병통제예방센터에서 발표한 논문을 바탕으로 만들었다.

(단, 실내외 여부에 대한 가중치 정도는 아직 객관적인 연구 결과가 없어

우선 사례 위주로 임의 산정하였다.)

이 후 데모실험과 수정을 거치며 우리가 원하는 결과물을 얻어내었다.(2020.10.25)

영상

완성본을 기반으로 논문을 작성하여

KSC 학술 논문 대회에 제출을 마쳤다. (2020.11.2)

KSC2020 학부생 부문 장려상 수상 (2021.02.03)

본 프로젝트 소스코드는 링크 참조.