인공지능 과목 마지막 프로젝트

제안서 제작 기간 : 2016/11/12 ~ 11/24
PPT 제안서 : https://drive.google.com/file/d/0B3mC_hyBIvc8SXZmUzB6MUpWVms/view?usp=sharing

프로젝트 제작 기간 : 2016/11/24 ~ 12/08
PPT 결과 보고서 : https://drive.google.com/file/d/0B3mC_hyBIvc8aWFISEtnT016UG8/view?usp=sharing

소스코드 : https://github.com/nipa0711/Motorcycle-detection

테스트 데이터 : https://drive.google.com/file/d/0B3mC_hyBIvc8UHhxUUFnd19ndzQ/view?usp=sharing



최종 결과 영상



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수정 날짜 : 12/07

동영상을 실행하고, 동영상 내부에서 오토바이를 인식하도록 만들었습니다.

다만, 성능의 문제로 인하여 동영상 해상도는 낮은 것을 써야 될 수도 있습니다.

제 노트북 기준으로 HD 영상은 힘들더군요.



cascade 에 관해서인데, 인식률과 오인식률이 비례하는 듯한 느낌입니다.

높은 인식률은 그 만큼 높은 오인식률을 보여주더군요.

어떤걸 하는게 맞을까 고민하다가, 높은 인식률을 선택했습니다.

확실한것은 cascade의 학습량에 따라서 좀 더 개선될 여지는 충분합니다만,

일단 목표한 것은 달성했다고 볼 수 있겠습니다.



사실 이 이미지는, 당연히 인식이 되지 않을 것으로 예측하고 받은 이미지인데,

인식을 해 버리더군요.





최종본 다운로드 :
https://drive.google.com/file/d/0B3mC_hyBIvc8SXZmUzB6MUpWVms/view?usp=sharing






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수정 날짜 : 12/02

OpenCV 를 활용하여 제작하고 있습니다.




원본 입력시





아래와 같이 찾습니다.





현재 일부 샘플에 대해서는 원하는 결과를 바로 찾아주는 수준까지는 왔지만,

컴퓨터 사양의 문제상, 많은 샘플을 학습시킬 수가 없으며,

적은 샘플로는 여전히 오인식하는 경우가 많습니다.


버전1 다운로드 :
https://drive.google.com/file/d/0B3mC_hyBIvc8N3dpOG5PdW9jbTA/view?usp=sharing

이미지 처리만 가능합니다.

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