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BSH_project

배성호교수님-프로젝트팀(공재호, 이민호, 이승민, 지호진, 최성원)

5741daca added 1202 meeting report · by hojin

주제

COVID-19 전파 위험도 추정: 물체 및 장면 감지를 사용한 실시간 화면 분석

Estimation of COVID-19 Transmission Risk: Real-time Screen Analysis using Object and Scene Detection


Table of Contents

About The Project

COVID-19의 확산과 지속으로 외출에 대한 불안은 증가하고 있다. 이에 국내 마스크 착용 의무화 지침이 진행되고 있지만, 장소별 위험 정도는 알 수 없다. 이를 해결하기 위해 본 논문은 질병 관리청에서 제시한 방역 수칙을 기준으로 특정 장소의 COVID-19 전파 위험도 측정을 진행한다. 전파 위험도를 측정하기 위한 세 가지 기준은 공간 개폐 여부, 군중 밀집도, 마스크 착용 상태이다. 세 가지 기준에 대한 데이터로 YOLO 모델과 이미지 분류 모델을 학습시키고 Deep Learning 알고리즘을 적용하여 값을 산출한다. 결과적으로 장소의 정보를 수집하여 COVID-19 전파 위험도 평가를 수행하고 CCTV와 같은 Live Feed 영상에 적용해 실시간으로 알려 예방할 수 있도록 기대한다.

Building

  1. installing git clone http://khuhub.khu.ac.kr/2020-2-capstone-design1/BSH_project.git
  2. Download Weights
  3. Download CUDNN DLLs (cudnn64_8.dll) from Nvidia
  4. Run executable python3 Social_Distance_avg_run.py

Run Screen

runscreen

Member

Project Member

Project Mentor

  • 배성호
  • 신은섭