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| ... | @@ -2,14 +2,19 @@ | ... | @@ -2,14 +2,19 @@ |
| 2 | 2 | ||
| 3 | ## Table of Contents | 3 | ## Table of Contents |
| 4 | - [프로젝트 소개](#프로젝트-소개) | 4 | - [프로젝트 소개](#프로젝트-소개) |
| 5 | + - [디렉토리 구조](#디렉토리-구조) | ||
| 6 | + - [실행 방법](#실행-방법) | ||
| 7 | + - [참조](#참조) | ||
| 5 | - [팀원](#팀원) | 8 | - [팀원](#팀원) |
| 6 | <br><br> | 9 | <br><br> |
| 7 | 10 | ||
| 8 | ## 프로젝트 소개 | 11 | ## 프로젝트 소개 |
| 9 | -  | ||
| 10 | -  | ||
| 11 | 12 | ||
| 12 | - * 딥러닝을 이용하여 저렴하고 데이터 처리가 용이한 카메라를 통한 영상인식 기술을 활용해 차간 거리를 일정하게 유지하며 주행하는 Adaptive Cruise Control 기능을 제공한다. | 13 | +<img src="/uploads/2f442cc7eea9bd0f4eada9af25a1661c/1.gif" width="300" height="150" /> |
| 14 | +<br> | ||
| 15 | +<img src="/uploads/fe4fb3dafda1db03d437de45260a15af/2.gif" width="300" height="150" /> | ||
| 16 | + | ||
| 17 | +**딥러닝을 이용하여 저렴하고 데이터 처리가 용이한 카메라를 통한 영상인식 기술을 활용해 차간 거리를 일정하게 유지하며 주행하는 Adaptive Cruise Control 기능을 제공한다.** | ||
| 13 | <br><br> | 18 | <br><br> |
| 14 | 19 | ||
| 15 | ## 디렉토리 구조 | 20 | ## 디렉토리 구조 |
| ... | @@ -40,6 +45,7 @@ HEN_Project2 | ... | @@ -40,6 +45,7 @@ HEN_Project2 |
| 40 | │ | 45 | │ |
| 41 | └── detect.py | 46 | └── detect.py |
| 42 | ``` | 47 | ``` |
| 48 | +<br><br> | ||
| 43 | 49 | ||
| 44 | ## 실행 방법 | 50 | ## 실행 방법 |
| 45 | 51 | ||
| ... | @@ -48,6 +54,8 @@ HEN_Project2 | ... | @@ -48,6 +54,8 @@ HEN_Project2 |
| 48 | 라즈베리파이에서 `git clone https://github.com/ultralytics/yolov5` 후 | 54 | 라즈베리파이에서 `git clone https://github.com/ultralytics/yolov5` 후 |
| 49 | 안내에 따라 필요한 모듈 설치 | 55 | 안내에 따라 필요한 모듈 설치 |
| 50 | 56 | ||
| 57 | +<br> | ||
| 58 | + | ||
| 51 | ### YOLO 구성 및 구동 방법 | 59 | ### YOLO 구성 및 구동 방법 |
| 52 | 1. car_data 폴더 : yolov5 모델 학습에 사용된 커스텀 이미지파일 포함 | 60 | 1. car_data 폴더 : yolov5 모델 학습에 사용된 커스텀 이미지파일 포함 |
| 53 | (label파일도 포함되어 있음) | 61 | (label파일도 포함되어 있음) |
| ... | @@ -61,7 +69,7 @@ HEN_Project2 | ... | @@ -61,7 +69,7 @@ HEN_Project2 |
| 61 | 69 | ||
| 62 | - train을 위한 명령어 | 70 | - train을 위한 명령어 |
| 63 | (yolov5 폴더에서) 다음 명령어 실행 | 71 | (yolov5 폴더에서) 다음 명령어 실행 |
| 64 | -`python3 train.py --img 64 --batch 3 --epochs 30 --data car_data.yaml --cfg ./models/yolov5s.yaml --weights yolov5s.pt --name custom3_car_yolov5s` | 72 | +`python3 train.py --img 128 --batch 3 --epochs 50 --data car_data.yaml --cfg ./models/yolov5s.yaml --weights yolov5s.pt --name custom3_car_yolov5s` |
| 65 | - 파라미터 설명 | 73 | - 파라미터 설명 |
| 66 | 1) img : 학습할 img size | 74 | 1) img : 학습할 img size |
| 67 | 2) batch : 한번에 처리되는 이미지 개수 | 75 | 2) batch : 한번에 처리되는 이미지 개수 |
| ... | @@ -79,9 +87,21 @@ HEN_Project2 | ... | @@ -79,9 +87,21 @@ HEN_Project2 |
| 79 | 2) img : 인식할 이미지 크기 | 87 | 2) img : 인식할 이미지 크기 |
| 80 | 3) conf : 인식할 객체의 최저 인식률 | 88 | 3) conf : 인식할 객체의 최저 인식률 |
| 81 | 4) source : 인식할 이미지 및 영상 파일 *(라즈베리파이에서 웹캠을 source로 하고 싶다면 '0'을 넣으면 된다)* | 89 | 4) source : 인식할 이미지 및 영상 파일 *(라즈베리파이에서 웹캠을 source로 하고 싶다면 '0'을 넣으면 된다)* |
| 90 | +<br><br> | ||
| 91 | + | ||
| 92 | +## 참조 | ||
| 93 | +- Ultralytics, YOLO v5(2020), Retrieved June, 10, 2020, from https://github.com/ultralytics/yolov5 | ||
| 82 | 94 | ||
| 83 | -## Reference | 95 | +- https://global.honda/newsroom/news/2020/4201111eng.html |
| 84 | 96 | ||
| 97 | +- 이동석 외 4 저, 스테레오 카메라를 이용한 이동객체의 실시간 추적과 거리 측정시스템(2009) | ||
| 98 | + | ||
| 99 | +- 이강원 외 1 저, 지형 공간정보체계 용어사전(2016) | ||
| 100 | + | ||
| 101 | +- https://github.com/yeongin1230/Self-driving-project/tree/main/Cart | ||
| 102 | + | ||
| 103 | +- https://github.com/yeongin1230/Robot-arm | ||
| 104 | +<br><br> | ||
| 85 | 105 | ||
| 86 | ## 팀원 | 106 | ## 팀원 |
| 87 | - 권동영 (2016110307) | 107 | - 권동영 (2016110307) | ... | ... |
-
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