https://github.com/ziweek/2023-maicon
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- Host: GitHub
- URL: https://github.com/ziweek/2023-maicon
- Owner: ziweek
- Created: 2023-12-02T15:23:09.000Z (over 1 year ago)
- Default Branch: main
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README
# 2023-maicon
KOREAN
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ENGLISH
음성인식 기술을 활용한 효과적인 지휘관의 전술 명령 전달
Efficient Tactical Command Delivery by Utilizing Speech Recognition Technology
아래의 뱃지에서 프로토타입을 확인해보세요.
# 1. 프로젝트 개요
> [!NOTE]
> * 본 아이디어는, 대한민국 국방부와 과학기술정보통신부에서 주최하는 [2023 국방 AI 경진대회 MAICON](https://maicon.kr/)에 제출한 프로젝트입니다.
> * 본 아이디어는, 음성 데이터를 활용하고 컴퓨터 비전의 객체 인식 AI 기술을 적용하여, 제주 지역에서 장기적으로 주차되거나 방치되어 있는 차량을 탐지하고, 해당 정보를 유관 기관이 통합하여 관리할 수 있는 지능형 플랫폼을 연구 및 개발하는 것입니다.
https://github.com/ziweek/desirable-sea/assets/99459331/4a7edb47-754c-47fd-8dab-7d2adbb045ec
해상도 이미지 모델
소형 객체 인식 모델링
프로덕트 웹페이지
# 2. 프로덕트
## 2.1 아키텍처
아키텍처 구조
데이터 활용
https://github.com/ziweek/desirable-sea/assets/99459331/2212ce20-bb1b-42f8-a97c-bebd22ce3fb3
## 2.2 초고해상도 이미지 모델
디렉토리 구조
```
ESRGAN
├── LR # Pytorch 모델을 저장하는 폴더입니다.
│ └── demo.png # MVP 시연에 사용될 데모 이미지입니다.
├── models
│ ├── ...
│ └── RRDB_ESRGAN_x4.pth # 베이스라인 관련 코드입니다.
├── ...
└── results
└── demo_rlt.png # 모델링 결과로 출력되는 이미지입니다.
```
초기 설치방법
1. setup.sh 파일 만들기.
2. 아래의 쉘스크립트 복사 후 붙여넣기.
3. 터미널에서 setup.sh 실행
```shell
git clone https://github.com/xinntao/ESRGAN
cd ESRGAN
cd models
wget --load-cookies ~/cookies.txt "https://docs.google.com/uc?export=download&confirm=$(wget --quiet --save-cookies ~/cookies.txt --keep-session-cookies --no-check-certificate 'https://docs.google.com/uc?export=download&id=1TPrz5QKd8DHHt1k8SRtm6tMiPjz_Qene' -O- | sed -rn 's/.*confirm=([0-9A-Za-z_]+).*/\1\n/p')&id=1TPrz5QKd8DHHt1k8SRtm6tMiPjz_Qene" -O RRDB_ESRGAN_x4.pth && rm -rf ~/cookies.txt
cd ..
cd LR
wget https://raw.githubusercontent.com/ziweek/desirable-sea/main/src/demo.png
cd ..
```
추론 실행방법
1. 아래의 쉘스크립트 복사 후 터미널에 붙여넣기.
2. 터미널에서 실행하기.
3. 동일 디렉토리 내에서 result-resolution.jpg 파일 확인하기.
```shell
python test.py
```
## 2.3 소형 객체 인식 모델
디렉토리 구조
```
desirable-sea
├── checkpoints # Pytorch 모델을 저장하는 폴더입니다.
├── mmrotate # 베이스라인 관련 코드입니다.
│ ├── config
│ ├── ...
│ └── demo
├── ...
├── demo.png # MVP 시연에 사용될 데모 이미지입니다.
└── result.jpg # 모델링 결과로 출력되는 이미지입니다.
```
초기 설치방법
1. setup.sh 파일 만들기.
2. 아래의 쉘스크립트 복사 후 붙여넣기.
3. 터미널에서 setup.sh 실행
```shell
# this code is written in Linux.
sudo apt update
sudo apt -y install libgl1-mesa-glx
wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-py37_4.9.2-Linux-x86_64.sh
chmod +x Miniconda3-py37_4.9.2-Linux-x86_64.sh
bash ./Miniconda3-py37_4.9.2-Linux-x86_64.sh -b -f -p /usr/local
which conda
conda --version
pip install torch==1.7.0+cu110 torchvision==0.8.1+cu110 torchaudio==0.7.0 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
pip install openmim --use-feature=2020-resolver
mim install mmcv-full==1.5.3
mim install mmdet==2.25.1
git clone https://github.com/open-mmlab/mmrotate.git
cd mmrotate
pip install -r requirements/build.txt
pip install -v -e .
cd ..
mkdir checkpoints
cd checkpoints
wget https://download.openmmlab.com/mmrotate/v0.1.0/redet/redet_re50_fpn_1x_dota_ms_rr_le90/redet_re50_fpn_1x_dota_ms_rr_le90-fc9217b5.pth
cd ..
wget https://raw.githubusercontent.com/ziweek/desirable-sea/main/src/demo.png
```
추론 실행방법
1. 아래의 쉘스크립트 복사 후 터미널에 붙여넣기.
2. 터미널에서 실행하기.
3. 동일 디렉토리 내에서 result.jpg 파일 확인하기.
```shell
python mmrotate/demo/image_demo.py demo.png mmrotate/configs/redet/redet_re50_refpn_1x_dota_ms_rr_le90.py checkpoints/redet_re50_fpn_1x_dota_ms_rr_le90-fc9217b5.pth --out-file result.jpg
```
## 2.4 웹페이지
PWA 설치방법
iOS에서 설치하는 방법:
1. iOS 기기에서 Safari를 열고 PWA가 호스팅된 URL로 이동합니다.
2. 화면 하단에 있는 공유 아이콘을 탭합니다.
3. 화면을 아래로 스크롤하여 "홈 화면에 추가"를 탭합니다.
4. 다음 화면에서 원하는 경우 앱의 이름을 변경할 수 있습니다. 우측 상단의 "추가"를 탭합니다.
5. PWA 아이콘이 홈 화면에 나타납니다. 앱을 시작하려면 해당 아이콘을 탭합니다.
Android에서 설치하는 방법:
1. Android 기기에서 Chrome 브라우저를 열고 PWA가 호스팅된 URL로 이동합니다.
2. 화면 우측 상단의 세 점 메뉴를 탭합니다.
3. "홈 화면에 추가"를 탭합니다.
4. 다음 화면에서 원하는 경우 앱의 이름을 변경할 수 있습니다. 우측 상단의 "추가"를 탭합니다.
5. PWA 아이콘이 홈 화면에 나타납니다. 앱을 시작하려면 해당 아이콘을 탭합니다.
# 3. 팀원 소개
김지욱
이 프로젝트에 리더로 참여하여 먼저, 장기 방치 차량 문제에 직면해 이를 관리 하기 위한 지능형 플랫폼의 필요성을 깨닫게 되었습니다. Next.js, Google Map API, 그리고 FastAPI 등의 현대적인 기술들을 통합함으로써 우리의 솔루션은 효율적이고 사용자 친화적인 장기 방치 차량 관리를 실현하며, 위성데이터를 활용한 지능형 플랫폼의 발전에 일조하는 데 자부심을 느낄 수 있었습니다. 이 플랫폼은 제주의 차량문제를 혁신하고 미래 도시 계획에 기여하는 중요한 발판으로서의 역할을 할 것으로 기대됩니다.
부선웅
CTO로 참여한 이 프로젝트는 최신 기술을 활용하여 제주의 장기 방치 차량 문제에 도전하는 흥미로운 경험이었습니다. 위성데이터와 딥러닝을 결합하여 차량을 정확하게 탐지하는 시스템을 개발하는 과정에서, 기술적인 도전과 혁신의 기회를 마주하게 되었습니다. 이 플랫폼은 미래 제주의 스마트한 지능형 시스템을 모색하는 데 있어 핵심적인 역할을 할 것으로 자부하고 있습니다.