캡스톤

나는 2022년 09월부터 캡스톤 디자인을 시작했다. 두 명의 동기와 세명으로 팀을 이루어서 시작해서 험난한 길을 걸어왔다.그 시절 나의 걱정은 개발 실력이였다. 정말 벽 앞에 놓인 기분이였다.물론 지금도 부족한 실력이지만 캡스톤 디자인을 통해 많은 것을 배웠다. 지금

나의 자취방은 학교 바로 앞이다. 횡단보도 하나를 사이에 두고 위치해있다.이 때는 매일을 캡스톤 작품을 구상하며 상상의 나래를 펼치고 다녔다.하루는 집에서 학교로 가는 길에 횡단보도를 건너는데, 차가 나를 보고 갑자기 급정거를 했다. 운전자는 나에게 눈을 크게 떠!!

먼저 지능형 교통 체계를 구축하고싶다.그러기 위해서는 작품이 스스로 상황을 인식하고 보행자의 안전을 지켜야한다.상황을 인식하기 위해서 YOLOv5 알고리즘을 사용하자.통신은 소켓통신?YOLOv5를 통해 상황을 인식하고 이 정보를 통신해서 모터를 동작시키자!모터로 차단봉

먼저 윈도우 환경에서 YOLOv5를 실행해보자.링크텍스트Untitled이제 라즈베리파이에서 실행 시켜볼까?먼저 라즈베리세팅을 위해 RASPBERRY PI IMAGER, putty, vnc viewer를 설치했다.📌 과거에는 라즈베리파이 이미지를 다운받고 이래저래 복잡

설계도를 그려보았다! 그림이.. 알아볼 수 있으면 장땡!먼저 차량이 어디 있는지, 횡단을 원하는 보행자가 있는지 확인해야한다.그렇다면 객체 인식된 바운딩 박스의 넓이를 구해보자. 넓이가 일정 크기 이상이다 == 카메라와 가까이 있다 == 횡단보도와 가까이 있다그렇다면

소켓통신? 학교 데이터 통신 수업 때 공부한 기억이 있다.소켓을 할당해서 일대일 통신을 하는군. 그렇다면 우리는 노트북을 서버로! 라즈베리파이를 클라이언트로!우리는 횡단보도 환경에서 차량, 보행자를 확인해야하기에 총 4대의 라즈베리파이를 사용한다.YOLOv5 모델이 무

이제 YOLOv5 객체 인식 정보를 서버로 모아야한다.detect.py에 client code 추가server 구축motor client 구축1번은 간단하게 해결했다. 객체 인식 정보를 보내기만 하면 된다. 수신은 하지 않기 때문에 전송 기능에 초점을 맞췄다. 하지만

힘들게 YOLOv5 실행하여 바운딩 박스 넓이를 구했다. 그리고 detect.py에 client 코드 추가.100줄 간소화 및 nano 모델 사용으로 속도 개선! JSON타입으로 서버로 객체 인식 정보 보내기.서버에서는 YOLOv5 인식 정보를 받아서 모터 동작 명령을

하루에 셀 수 없이 많은 데이터가 쏟아진다. 이 데이터를 저장하고 분석하는 것은 중요하다.과거 역사를 보고 현재에서 답을 얻듯이 데이터가 역사이다. 우리 작품은 차량과 보행자를 카메라를 통해 계속 보고있다. 이 객체 인식 정보를 서버로 전송한다.서버에서 DB로 넘겨서

유튜브는 모르는 것이 없지. 웹 구축 지식들을 배워보자고! Django, Flask.. 뭐가 좋은건지 모르겠지만 난 플라스크로 선택바로 웹을 구축해보자. HTML을 작성해야하는데 난 잘 모르기 때문에 일단 노션을활용해서 만들어보았다. 노션 굿!좋다! 처음으로 웹을 구축

우리의 작품은 스마트 안전 보행 시스템으로 횡단보도에 설치될 것이다.그렇다면 너무 스케일이 커진다. 따라서 가상환경을 제작하기로 했다.디자인 감각을 끌어올려!피,땀,눈물이 보이시나요.. 공대생들의 디자인 감각 최대치..

캡스톤 시리즈는 이렇게 마무리다! 캡스톤을 하며 느낀 것, 배운 것등을 자유롭게 써보자.2022년 09월에 캡스톤을 시작했다. 하나의 작품을 만들라니.. 이 때는 정말 두려움x100이였다. 하지만 팀원들이 있으니 괜찮았다. 백지장도 맞들면 낫다구요! 아이디어를 도출하고